Clin Chem：贝叶斯方法分析生物体变异析

2021-12-13 05:35:58 来源:

在疾病诊断和监测中生命体人体内(BV)原始数据有许多分析方式。一般，用于有约BV的准则统计方式对“有噪声的原始数据”很恰当，并且需要假设举例来说的CV具同质性。关于BV的形式化科学并不一定被或多或少。本研究课题的目的是合作开发贝叶斯建模来近似值BV (a)对“噪声原始数据”的稳固，(b)容许举例来说CVs内的表型，(c)利用形式化科学。

我们常用种系统的学生t属而非正态属来探求相同鲁棒性的贝叶斯建模，并且容许举例来说CV有表型。并将结果与常用来自东欧生命体人体内研究课题的氯化物和三酯原始数据的准则方式进行了来得。

研究课题发掘出，在原始原始数据集上常用最稳固的贝叶斯方式得到的结果可与常用离群绝对值审核和删除的准则方式相媲美。拟合建模的后验属为所有可用于审核实用性的值发放合理直通。合理的方面形式化被证明对预测有价绝对值。

研究课题表明，本研究课题推荐的贝叶斯方式发放了一个清晰的表型程度的图像，并且粗略有约举例来说个人状况的技能可以用来探求方面的亚组。由于BV试验中是划算和费时的，因此确实考量并相应地分析方式形式化科学和有约高价绝对值。通过值得注意合理的形式化科学，即使常用小的原始数据集，也可以进行准确的有约。

原始出处：

Thomas Røraas, Sverre Sandberg,ABayesian Approach to Biological Variation Analysis

本文系梅斯现代医学（MedSci）原创编译整理，转载需授权！