Noise Reduction of cDNA Microarray Images Using Complex Wavelets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Noise reduction is an essential step of cDNA microarray image analysis for obtaining better-quality gene expression measurements. Wavelet-based denoising methods have shown significant success in traditional image processing. The complex wavelet transform (CWT) is preferred to the classical discrete wavelet transform for denoising of microarray images due to its improved directional selectivity for better representation of the circular edges of spots and near shift-invariance property. Existing CWT-based denoising methods are not efficient for microarray image processing because they fail to take into account the signal as well as noise correlations that exist between red and green channel images. In this paper, two bivariate estimators are developed for the CWT-based denoising of microarray images using the standard maximum a posteriori and linear minimum mean squared error estimation criteria. The proposed denoising methods are capable of taking into account both the interchannel signal and noise correlations. Significance of the proposed denoising methods is assessed by examining the effect of noise reduction on the estimation of the log-intensity ratio. Extensive experimentations are carried out to show that the proposed methods provide better noise reduction of microarray images leading to more accurate estimation of the log-intensity ratios as compared to the other CWT-based denoising methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle