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Aqui estão algumas etapas simples que podemajudá-lo a resolver o problema do modelo de erro para quantificação de carnes.
Repare seu computador agora.
Um modelo de erro pode ser inserido na conta do trader para que você leve em conta as naturais e as digressões técnicas. A eliminação desses vieses sistemáticos reduz a variabilidade de dimensionamento e permite uma comparação mais precisa da dinâmica subjacente ligada às concentrações de subproteínas usando sinais celulares.
Resumo
Motivação: Novos dados quantitativos são o verdadeiro gargalo crítico na modelagem de processos dinâmicos portáteis em biologia de sistemas. Aqui eu apenas considero abordagens estatísticas para melhorar qualquer reprodutibilidade da quantificação desejada para imunoprecipitação e immunoblotting.
< p>Resultados. Com base em um grande conjunto de dados contendo mais de três mil e seiscentos pontos de dados cada, descobrimos que muitas das principais fontes de detalhes biológicos para variabilidade e ruído experimental têm a tendência de serem usadas de forma multiplicativa e lognormal. Portanto, as pessoas oferecem uma solução, uma transformação logarítmica particular de informações para além de obter wmind entregue normalmente. Após nossa transformação da análise, grupos gerais de procedimentos estatísticos podem ser usados para todos os dados.
Um modelo de erro oferece a você que foi apresentado para contabilizar cada variabilidade técnica individual e muito bom variabilidade endogâmica. A eliminação desses índices de erro reduz a variabilidade de medição e permite muita aproximação precisa da composição subjacente dos níveis de proteína na sinalização de telefone celular, o que é uma simulação adequada sobre pesquisa, estimativa de parâmetros e alternativas de modelo. Materiais básicos de biologia de sistemas. Disponibilidade do Matlab
: e leis R disponíveis para profissionais mediante solicitação. Os dados são baixados do nosso site para
