단백질 정량 문제에 대한 모델 오류 수정 단계

다음은 대부분의 단백질 정량화에 대한 일반적으로 오류 모델 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 단계입니다.

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    오류 템플릿은 기술적 자연 및 편차에 대한 구독을 위해 거래자의 계정에 입력됩니다. 이러한 체계적인 편향을 제거하면 측정 변동이 줄어들고 세포 신호를 사용하여 하위 단백질 값의 기본 역학에 대한 보다 정확한 평가가 가능합니다.

    요약

    <섹션>

    동기: 새로운 정량적 데이터는 시스템 생물학에서 동적 세포 과정을 모델링하는 데 필수적인 병목 현상입니다. 여기에서 우리는 면역 침전 및 면역 블로팅에 의해 작성된 원하는 정량의 특정 재현성을 개선하기 위한 통계적 접근 방식을 고려합니다.

    < p>결과. 각각 3,600개가 넘는 숫자 포인트를 포함하는 거의 모든 대규모 데이터 세트를 기반으로, 가변성과 실험적 노이즈를 고려할 때 생물학적 증거의 가장 주요 소스는 곱셈 및 로그 정규 분포가 될 수 있는 경향이 있음을 발견했습니다. 따라서 사람들은 일반적으로 전달되는 wmind를 추가로 실현하기 위해 정보의 대수 변환 솔루션을 제공합니다. 이 분석 변환 프로세스 후에 모든 데이터에 도움이 되는 일반 유형 연결 통계 절차를 적용할 수 있습니다.

    오류 모델은 실제로 두 복잡한 자연 변동성을 설명하기 위해 도입되었습니다. 그리고 아주 좋은 생물학적 변이. 이러한 오류 지수를 제거하면 측정 변동성이 감소하고 세포 신호 전달에서 단백질 수준의 기본 역학에 대한 보다 건전한 근사가 가능하며, 이는 가이드, 매개변수 추정 및 모델 선택에 적합한 시뮬레이션입니다. 시스템 생물학의 기본 재료. 가장 일반적으로 Matlab과 관련된 가용성

    : 및 R 코드는 요청 시 실무자에게 제공됩니다. 데이터는