Analysen av genuttryck tidsserier som erhållits från microarray experiment kan effektivt utnyttjas för att förstå ett brett spektrum av biologiska fenomen från den homeostatiska dynamiken i cellcykelsystem till svar av nyckelgener till uppkomsten av cancer eller infektionssjukdom. Emellertid innehåller microarray data ofta ett betydande antal saknade värden gör tillämpningen av gemensamma multivariat analysmetoder, som alla kräver fullständiga uttryck matriser, svårt. För att bevara de experimentellt dyra icke-missande datapunkterna i genuttrycksdata i tidsserier, behövs metoder för att uppskatta de saknade värdena på ett sådant sätt att de latenta ömsesidiga beroendena mellan tidspunkter inom individuella uttrycksprofiler bevaras. Således föreslår vi att modellera genuttryck profiler som enkla linjära och Gaussiska dynamiska system och tillämpa Kalman filtret för att uppskatta saknade värden. Medan andra aktuella avancerade skattningsmetoder antingen är känsliga för parametrar utan teoretiska urvalsmetoder eller försöker lära sig statiskt från inneboende dynamiska data, är vårt tillvägagångssätt fördelaktigt just därför att det gör minimala antaganden som är förenliga med biologin. Vi visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt genom att utvärdera dess prestanda vid uppskattning av artificiellt införda saknade värden i två olika tidsserier datauppsättningar, och jämföra det med en Bayesian tillvägagångssätt som är beroende av eigenvectors av genuttrycksmatrisen samt en gen visa genomsnittliga imputation för saknade värden.
Phong och Singh REF visar hur effektiv deras metod är genom att utforska den linjära dynamiska systemmodellen för genuttryck med saknade värden.
Missing Value Estimation for Time Series Microarray Data Using Linear Dynamical Systems Modeling
{'venue': '22nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications - Workshops (aina workshops 2008)', 'journal': '22nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications - Workshops (aina workshops 2008)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}