Identification of Complex Biological Network Classes using Extended Correlation Analysis
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
analysis of power in the network society
اندیشمندان و صاحب نظران علوم اجتماعی بر این باورند که مرحله تازه ای در تاریخ جوامع بشری اغاز شده است. ویژگیهای این جامعه نو را می توان پدیده هایی از جمله اقتصاد اطلاعاتی جهانی ، هندسه متغیر شبکه ای، فرهنگ مجاز واقعی ، توسعه حیرت انگیز فناوری های دیجیتال، خدمات پیوسته و نیز فشردگی زمان و مکان برشمرد. از سوی دیگر قدرت به عنوان موضوع اصلی علم سیاست جایگاه مهمی در روابط انسانی دارد، قدرت و بازتولید...
15 صفحه اولassessment of the efficiency of s.p.g.c refineries using network dea
data envelopment analysis (dea) is a powerful tool for measuring relative efficiency of organizational units referred to as decision making units (dmus). in most cases dmus have network structures with internal linking activities. traditional dea models, however, consider dmus as black boxes with no regard to their linking activities and therefore do not provide decision makers with the reasons...
analysis of ruin probability for insurance companies using markov chain
در این پایان نامه نشان داده ایم که چگونه می توان مدل ریسک بیمه ای اسپیرر اندرسون را به کمک زنجیره های مارکوف تعریف کرد. سپس به کمک روش های آنالیز ماتریسی احتمال برشکستگی ، میزان مازاد در هنگام برشکستگی و میزان کسری بودجه در زمان وقوع برشکستگی را محاسبه کرده ایم. هدف ما در این پایان نامه بسیار محاسباتی و کاربردی تر از روش های است که در گذشته برای محاسبه این احتمال ارائه شده است. در ابتدا ما نشا...
15 صفحه اولReconstructing biological networks using conditional correlation analysis
MOTIVATION One of the present challenges in biological research is the organization of the data originating from high-throughput technologies. One way in which this information can be organized is in the form of networks of influences, physical or statistical, between cellular components. We propose an experimental method for probing biological networks, analyzing the resulting data and reconst...
متن کاملBiological network inference using low order partial correlation.
Biological network inference is a major challenge in systems biology. Traditional correlation-based network analysis results in too many spurious edges since correlation cannot distinguish between direct and indirect associations. To address this issue, Gaussian graphical models (GGM) were proposed and have been widely used. Though they can significantly reduce the number of spurious edges, GGM...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: IFAC Proceedings Volumes
سال: 2012
ISSN: 1474-6670
DOI: 10.3182/20120710-4-sg-2026.00071