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大数据生物学的贝叶斯统计学习

Bayesian statistical learning for big data biology.

作者信息

Yau Christopher, Campbell Kieran

机构信息

Institute of Cancer and Genomic Sciences, University of Birmingham, Birmingham, UK.

The Alan Turing Institute, London, UK.

出版信息

Biophys Rev. 2019 Feb;11(1):95-102. doi: 10.1007/s12551-019-00499-1. Epub 2019 Feb 7.

DOI:10.1007/s12551-019-00499-1
PMID:30729409
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6381359/
Abstract

Bayesian statistical learning provides a coherent probabilistic framework for modelling uncertainty in systems. This review describes the theoretical foundations underlying Bayesian statistics and outlines the computational frameworks for implementing Bayesian inference in practice. We then describe the use of Bayesian learning in single-cell biology for the analysis of high-dimensional, large data sets.

摘要

贝叶斯统计学习为系统中的不确定性建模提供了一个连贯的概率框架。本综述描述了贝叶斯统计的理论基础,并概述了在实践中实施贝叶斯推理的计算框架。然后,我们描述了贝叶斯学习在单细胞生物学中用于分析高维大数据集的应用。

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