预印本前沿

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Bayesian genome-wide clustering and variable selection of transcriptomic data via rank-based mixtures

Emilie Eliseussen · Haakon Muggerud · Luca Coraggio · Ida Scheel · Thomas Fleischer 等 6 位作者首次提交 2026-06-04 · 修订 2026-06-04 · v1arXiv预印本

基于秩混合模型的转录组数据贝叶斯全基因组聚类与变量选择AI 解读

With the increasing availability of ranking data, there has been a growing demand for appropriate unsupervised rank-based inferential frameworks capable of handling high-dimensional datasets and providing uncertainty quantification for all estimates. Rank-based methods have also seen a growing popularity in -omics pipelines, as ranking continuous measurements provides a robust means of handling non-normally distributed data. The Bayesian Mallows model (BMM) has emerged as a…

贝叶斯正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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