sPGGM:一种样本乱的高斯图形模型,用于识别疾病前阶段和疾病进展的信号分子

Jiayuan Zhong1, Junxian Li2, Xuerong Gu3

  • 1School of Mathematics, Foshan University, Foshan 528000, China.

PubMed
概括

这项研究引入了一种新的计算框架,即样本乱高斯图形模型 (sPGGM),用于检测疾病前关键阶段并识别信号分子. 该方法使用复杂的,高维度的生物数据准确地确定疾病过渡.