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MultiFacTV：从高阶时间序列生物学数据中进行模块检测
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上传时间: 2021-03-03
详细说明：背景：从时序生物数据中识别模块有助于我们理解一组相互作用的蛋白质/基因的生物学功能，以及这些蛋白质/基因的响应如何随时间动态变化。 随着来自不同实验室或数据库的时间序列生物学数据的快速采集，鉴定任务提出了新的挑战，迫切需要能够通过综合分析检测模块的强大方法。 为了完成这种综合分析，我们将多个时间序列生物学数据组装成一个高阶形式，例如基因x条件x时间张量。 开发从该张量识别模块的方法是有趣且有用的。 结果：在本文中，我们提出了MultiFacTV，这是一种从高阶时间序列生物学数据中查找模块的新方法。 该方法采用了张量分解目标函数，其中结合了与时间有关的总变化正则项。 根据分解结果，MultiFacTV提取由一些基因，条件和时间点组成的模块。 我们对综合数据集执行了MultiFacTV，结果表明MultiFacTV优于现有方法EDISA和Metafac。 此外，我们已将MultiFacTV应用于拟定为2395 x 9 x 6（3454 x 8 x 6）的基因条件x时间张量的拟南芥根（拍摄）组织数据集，应用于酵母数据集和表示为4425 x 6的张量的智人数据集x 6和2920x14x9
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