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RNA sequencing
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新框架支持离散数据原型分析 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一种新的原型分析（AA）框架，该框架能够有效地处理离散数据，这是对传统适用于连续数据的方法的重大改进。这种新方法支持伯努利、泊松和多项式模型，并使用具有顺序最小优化（SMO）的优化方案以提高可扩展性。该框架还包括一个交叉验证的预测似然标准，用于选择最佳原型数量，提供了一种更具原则性的模型选择方法。在RNA测序、微生物组组成和突变数据上的应用表明，它能够捕捉可解释的结构并提供稳定、有竞争力的拟合。
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新的VCMoE模型区分基因调控与群体变化
研究人员开发了一种名为变系数混合专家（VCMoE）的新统计模型，用于分析动态和异质性人群，特别是在生物学背景下。该模型解决了在发育过程中区分基因调控的真实变化与群体组成变化的挑战。VCMoE模型允许系数随着索引变量平滑变化，从而能够在没有混淆因素的情况下推断出亚群特定的关联。研究人员通过模拟和广义似然比检验，为模型的识别性和渐近性质提供了理论保证。将VCMoE模型应用于小鼠皮层发育数据，揭示了标准混合专家模型先前忽略的基因调控动态。