Fast approximate inference for variable selection in Dirichlet process mixtures, with an application to pan-cancer proteomics.

Crook, Oliver M; Gatto, Laurent; Kirk, Paul D W

Crook, Oliver M; Gatto, Laurent; Kirk, Paul D W.

Afiliação

Crook OM; Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge, Cambridge, UK.
Gatto L; Department of Biochemistry, Cambridge Centre for Proteomics, University of Cambridge, Cambridge, UK.
Kirk PDW; MRC Biostatistics Unit, School of Clinical Medicine, University of Cambridge, Cambridge, UK.

Stat Appl Genet Mol Biol ; 18(6)2019 12 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31829970

Assuntos

Biologia Computacional; Modelos Estatísticos; Neoplasias/metabolismo; Proteoma; Proteômica; Algoritmos; Teorema de Bayes; Biologia Computacional/métodos; Humanos; Proteômica/métodos

Palavras-chave

Bayesian clustering; cancer proteomics; variable selection

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Modelos Estatísticos / Biologia Computacional / Proteoma / Proteômica / Neoplasias Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Stat Appl Genet Mol Biol Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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