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Hidden Markov Models for Microarray Time Course Data in Multiple Biological Conditions

Ming Yuan · Christina Kendziorski刊期 2006-12-01 · 卷 101（476）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

多种生物条件下微阵列时间序列数据的隐马尔可夫模型AI 解读

Among the first microarray experiments were those measuring expression over time, and time course experiments remain common. Most methods to analyze time course data attempt to group genes sharing similar temporal profiles within a single biological condition. However, with time course data in multiple conditions, a main goal is to identify differential expression patterns over time. An intuitive approach to this problem would be to apply at each time point any of the many…

多重检验与同时推断
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