Scidown文献预览系统！
基因表达数据的信息合并高斯图形模型( Information-incorporated Gaussian graphical model for gene expression data )
H Yi Q Zhang C Lin S Ma Gaussian graphical model gene expression incorporating additional information
在基因表达数据的分析中，网络方法从系统的角度出发，发挥了不可替代的重要作用。高斯图形模型(GGM)在基因表达数据的网络分析中得到了广泛的应用。他们调查基因之间的条件依赖关系，并将估计网络结构的问题“转化”为精确矩阵的稀疏估计。当存在中等到大量的基因时，需要估计的参数数量可能会压倒有限的样本量，导致估计和选择不可靠。在这篇文章中，我们建议结合以前的研究（例如，那些保存在PubMed的研究）的信息来帮助估计当前数据中的网络结构。人们认识到，这些信息可能是片面的、有偏见的，甚至是错误的。提出了一种基于惩罚的估计方法，证明了该方法具有一致性，并使用有效的计算算法实现了该方法。仿真演示了其在各种信息精度场景下的竞争性能。通过对TCGA肺癌预后基因的分析，得出了不同于其他基因的网络结构。这篇文章受版权保护。保留所有权利
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download ResearchGate Wiley Wiley
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 径向基函数插值中形状参数的选取方法 下载