Tensor-structured decomposition improves systems serology analysis.

Tan, Zhixin Cyrillus; Murphy, Madeleine C; Alpay, Hakan S; Taylor, Scott D; Meyer, Aaron S

Tan, Zhixin Cyrillus; Murphy, Madeleine C; Alpay, Hakan S; Taylor, Scott D; Meyer, Aaron S.

Afiliação

Tan ZC; Bioinformatics Interdepartmental Program, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
Murphy MC; Computational and Systems Biology, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
Alpay HS; Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
Taylor SD; Department of Bioengineering, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
Meyer AS; Bioinformatics Interdepartmental Program, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.

Mol Syst Biol ; 17(9): e10243, 2021 09.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34487431

Assuntos

Sorodiagnóstico da AIDS; Teste Sorológico para COVID-19; COVID-19/imunologia; Interpretação Estatística de Dados; Infecções por HIV/imunologia; Sorodiagnóstico da AIDS/métodos; Sorodiagnóstico da AIDS/estatística & dados numéricos; Anticorpos Antivirais/sangue; Anticorpos Antivirais/metabolismo; Teste Sorológico para COVID-19/métodos; Teste Sorológico para COVID-19/estatística & dados numéricos; Humanos; Imunidade Humoral; Células Matadoras Naturais/imunologia; Modelos Logísticos; Receptores Fc/imunologia; Receptores de IgG/imunologia

Palavras-chave

HIV; SARS-CoV-2; effector function; systems serology; tensor decomposition

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sorodiagnóstico da AIDS / Infecções por HIV / Interpretação Estatística de Dados / Teste Sorológico para COVID-19 / COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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