A Bayesian Active Learning Experimental Design for Inferring Signaling Networks.

Ness, Robert O; Sachs, Karen; Mallick, Parag; Vitek, Olga

Ness, Robert O; Sachs, Karen; Mallick, Parag; Vitek, Olga.

Afiliación

Ness RO; 1 Department of Statistics, Purdue University , West Lafayette, Indiana.
Sachs K; 2 Department of Immunology, School of Medicine, Stanford University , Palo Alto, California.
Mallick P; 3 Canary Center for Cancer Early Detection, School of Medicine, Stanford University , Palo Alto, California.
Vitek O; 4 College of Science, College of Computer and Information Science, Northeastern University , Boston, Massachusetts.

J Comput Biol ; 25(7): 709-725, 2018 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29927613

Asunto(s)

Teorema de Bayes; Biología Computacional/estadística & datos numéricos; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Redes Reguladoras de Genes/genética; Algoritmos; Aprendizaje Automático; Modelos Estadísticos; Transducción de Señal

Palabras clave

Bayesian network; active learning; biological networks; causal inference; machine learning.

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Teorema de Bayes / Biología Computacional / Perfilación de la Expresión Génica / Redes Reguladoras de Genes Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR / INFORMATICA MEDICA Año: 2018 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Estados Unidos

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