ABSTRACT Under det senaste årtiondet har det nya fokuset på genomik lyft fram en särskild utmaning: att integrera de olika synerna på genomet som tillhandahålls av olika typer av experimentella data. Resultat: Detta dokument beskriver en beräkningsram för att integrera och dra slutsatser från en samling genom-omfattande mätningar. Varje datauppsättning representeras via en kärnfunktion, som definierar generaliserade likhetsförhållanden mellan par av enheter, såsom gener eller proteiner. Kärnan representation är både flexibel och effektiv, och kan tillämpas på många olika typer av data. Dessutom kan kärnfunktioner som härletts från olika typer av data kombineras på ett enkelt sätt. Nya framsteg i teorin om kärnmetoder har gett effektiva algoritmer för att utföra sådana kombinationer på ett sätt som minimerar en statistisk förlustfunktion. Dessa metoder utnyttjar semidefinita programmeringstekniker för att minska problemet med att hitta optimerade kärnkombinationer till ett konvext optimeringsproblem. Beräkningsförsök som utförs med hjälp av jästgenomomfattande dataset, inklusive aminosyrasekvenser, hydropatiprofiler, genuttrycksdata och kända protein-proteininteraktioner, visar nyttan av detta tillvägagångssätt. En statistisk inlärningsalgoritm tränas från alla dessa data för att känna igen särskilda klasser av proteiner-membrane proteiner och ribosomala proteiner-performer betydligt bättre än samma algoritm tränas på någon enskild typ av data.
I detta REF-dokument beskrivs ett beräkningssystem för att samordna och dra slutsatser av en sammanställning av långtgående uppskattningar.
A statistical framework for genomic data fusion
{'venue': 'BIOINFORMATICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}