Vi presenterar algoritmer för genuttrycksanalys i tidsserie som möjliggör principiell uppskattning av oobserverade tidspunkter, klusterbildning och datauppsättningsanpassning. Varje uttryck profil är modellerad som en kubisk spline (bitvis polynomial) som uppskattas från de observerade data och varje gång punkt påverkar den totala släta uttryck kurva. Vi begränsar splinekoefficienterna av gener i samma klass till att ha liknande uttrycksmönster, samtidigt som vi också tillåter genspecifika parametrar. Vi visar att oobserverade tidspunkter kan rekonstrueras med vår metod med 10-15% mindre fel jämfört med tidigare bästa metoder. Vår klusteralgoritm fungerar direkt på de kontinuerliga representationerna av genuttrycksprofiler, och vi visar att detta är särskilt effektivt när det tillämpas på icke-uniformt provade data. Vår kontinuerliga anpassningsalgoritm undviker också svårigheter med diskreta metoder. I synnerhet, vår metod möjliggör kontroll av antalet grader av frihet warp genom specifikationen av parameteriserade funktioner, vilket hjälper till att undvika övermontering. Vi visar att vår algoritm producerar stabila låg-terror anpassningar på verkliga uttrycksdata och ytterligare visa en specifik tillämpning på jäst knockout data som ger biologiskt meningsfulla resultat.
Bar-Joseph m.fl. REF presenterade en klusteralgoritm som använder splines för att samla ihop den kontinuerliga representationen av tidsserieuttrycksdata.
Continuous Representations of Time-Series Gene Expression Data
{'venue': 'Journal of Computational Biology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}