Spectral Analysis on Time-Course Expression Data : Detecting Periodic Genes Using a Real-Valued Iterative Adaptive Approach
المؤلفون المشاركون
Agyepong, Kwadwo S.
Serpedin, Erchin
Hsu, Fang-Han
Dougherty, Edward R.
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الأحياء
الملخص EN
Time-course expression profiles and methods for spectrum analysis have been applied for detecting transcriptional periodicities, which are valuable patterns to unravel genes associated with cell cycle and circadian rhythm regulation.
However, most of the proposed methods suffer from restrictions and large false positives to a certain extent.
Additionally, in some experiments, arbitrarily irregular sampling times as well as the presence of high noise and small sample sizes make accurate detection a challenging task.
A novel scheme for detecting periodicities in time-course expression data is proposed, in which a real-valued iterative adaptive approach (RIAA), originally proposed for signal processing, is applied for periodogram estimation.
The inferred spectrum is then analyzed using Fisher’s hypothesis test.
With a proper p-value threshold, periodic genes can be detected.
A periodic signal, two nonperiodic signals, and four sampling strategies were considered in the simulations, including both bursts and drops.
In addition, two yeast real datasets were applied for validation.
The simulations and real data analysis reveal that RIAA can perform competitively with the existing algorithms.
The advantage of RIAA is manifested when the expression data are highly irregularly sampled, and when the number of cycles covered by the sampling time points is very reduced.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Agyepong, Kwadwo S.& Hsu, Fang-Han& Dougherty, Edward R.& Serpedin, Erchin. 2013. Spectral Analysis on Time-Course Expression Data : Detecting Periodic Genes Using a Real-Valued Iterative Adaptive Approach. Advances in Bioinformatics،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451580
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Agyepong, Kwadwo S.…[et al.]. Spectral Analysis on Time-Course Expression Data : Detecting Periodic Genes Using a Real-Valued Iterative Adaptive Approach. Advances in Bioinformatics No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451580
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Agyepong, Kwadwo S.& Hsu, Fang-Han& Dougherty, Edward R.& Serpedin, Erchin. Spectral Analysis on Time-Course Expression Data : Detecting Periodic Genes Using a Real-Valued Iterative Adaptive Approach. Advances in Bioinformatics. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451580
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-451580
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر