Multiple linear regression for reconstruction of gene regulatory networks in solving cascade error problems
Gene regulatory network (GRN) reconstruction is the process of identifying regulatory gene interactions from experimental data through computational analysis. One of the main reasons for the reduced performance of previous GRN methods had been inaccurate prediction of cascade motifs. Cascade error i...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Salleh F.H.M., Zainudin S., Arif S.M. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | 26423229000 |
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Hindawi Publishing Corporation
2023
|
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Reconstruction of Large-Scale Gene Regulatory Networks Using Regression-based Models
بواسطة: Mohamed Salleh, F.H., وآخرون
منشور في: (2020) -
Reconstruction of Large-Scale Gene Regulatory Networks Using Regression-based Models
بواسطة: Mohamed Salleh F.H., وآخرون
منشور في: (2023) -
Reconstructing gene regulatory networks from knock-out data using Gaussian Noise Model and Pearson Correlation Coefficient
بواسطة: Mohamed Salleh F.H., وآخرون
منشور في: (2023) -
Parameter estimation in the presence of heteroscedastic error and outliers in multiple linear regression
بواسطة: Adnan , Robiah
منشور في: (2013) -
Standard errors estimation in the presence of high leverage point and heteroscedastic errors in multiple linear regression
بواسطة: Khoo, Li Peng, وآخرون
منشور في: (2013)