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Camicia Polo Ralph Lauren Chino Classic Fit NMR di urina raccolti da 10

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Tecnologie basate Genomica-in biologia dei sistemi hanno guadagnato un sacco di popolarità negli ultimi anni. Queste tecnologie generano grandi quantità di dati. Per ottenere le informazioni da questi dati, sono necessari metodi di analisi dei dati multivariati. Molte delle serie di dati generati nel genomica sono set di dati multilivello, in cui la variazione avviene su diversi livelli contemporaneamente (es variazione tra gli organismi e variazioni nel tempo). Introduciamo multilivello analisi delle componenti (MCA) nel campo delle impronte digitali metabolica per separare questi diversi tipi di variazione. Ciò è in contrasto con la comunemente usato analisi delle componenti principali Camicie Fred Perry Slim Fit (PCA) che non è capace Camicia Polo Ralph Lauren Chino Classic Fit di fare questo: in un modello PCA diversi tipi di variazione di un set di dati multilivello sono confounded.MCA genera diversi sottomodelli per diversi tipi di variazione. Tali sottomodelli sono modelli di componenti minori dimensioni in cui la variazione è approssimata. Questi modelli sono più facili da interpretare rispetto ai dati originali. Multilivello analisi delle componenti simultanea (MSCA) è un metodo all'interno della classe di modelli MCA con maggiore interpretabilità, a causa del fatto che la variazione risolta nel tempo di tutti gli individui è espressa nella stessa subspace.MSCA viene applicata su un set di dati metabolomica tempo risolto . Questo insieme di dati contiene spettri 1H NMR di urina raccolti da 10 scimmie a 29 punti temporali durante 2 mesi. Il modello MSCA contiene un sottomodello che descrive i bioritmi nella composizione delle urine e un sottomodello che descrive la variazione tra gli animali. Utilizzo MSCA più grandi bioritmi nella composizione delle urine e la più grande variazione tra gli animali sono identified.Comparison del modello MSCA ad un modello PCA di questi dati dimostra che il modello MSCA è meglio interpretabile: il modello MSCA offre una vista migliore sul diverso tipi di variazione dei dati in quanto non confusi.
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