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  1. TOOL · CL_308105 ·

    新的贝叶斯方法统一了数据聚类和降噪

    研究人员开发了一种新颖的一步式数据聚类方法，将降噪和聚类整合到单一的贝叶斯社区检测过程中。该方法旨在通过避免数据预处理中的任意选择并保留所有样本进行推断来提高可靠性。与传统的两步法相比，新方法在合成数据上表现出优越的性能，能够以更少的噪声和更少的样本恢复聚类；并且在人脑基因共表达数据上，其结果比标准的WGCNA工具更连贯、更稳定。