Challenges and Opportunities for Bayesian Statistics in Proteomics.

Crook, Oliver M; Chung, Chun-Wa; Deane, Charlotte M

Crook, Oliver M; Chung, Chun-Wa; Deane, Charlotte M.

Afiliación

Crook OM; Department of Statistics, University of Oxford, Oxford OX1 3LB, United Kingdom.
Chung CW; Structural and Biophysical Sciences, GlaxoSmithKline R&D, Stevenage SG1 2NY, United Kingdom.
Deane CM; Department of Statistics, University of Oxford, Oxford OX1 3LB, United Kingdom.

J Proteome Res ; 21(4): 849-864, 2022 04 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35258980

Asunto(s)

Aprendizaje Automático; Proteómica; Teorema de Bayes; Probabilidad; Incertidumbre

Palabras clave

Bayesian statistics; mass spectrometry; phase-separation; proteomics; uncertainty; workflow

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteómica / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Proteome Res Asunto de la revista: BIOQUIMICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Reino Unido

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