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药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
关于右截断威布尔分布和幂函数分布最小值的注记
[1] Bobotas, P. 和 Koutras, MV (2019)。随机变量随机数的最小值和最大值的分布，《统计与概率快报》，第 146 期，第 57-64 页。[2] Ferreira, MA 和 Andrade, M. (2011)。M/G/∞ 队列繁忙期分布指数，《应用数学杂志》，第 4 (3) 期，第 249-260 页。[3] Forbes, C.；Evans, M.；Hastings, N. 和 Peacock, B. (2011)。《统计分布》，第四版，John Wiley & Sons, Inc.，新泽西州霍博肯。[4] Jodr´a, P. (2020)。根据移位 Gompertz 定律得出的有界分布，《沙特国王大学杂志 - 科学版》，第 32 期，第 523-536 页。 [5] Jodr´a, P. 和 Jim´enez-Gamero, MD 基于指数几何分布的有界响应分位数回归模型，REVSTAT 统计期刊，18（4），415-436。[6] Johnson, NL；Kotz, S. 和 Balakrishnan, N. (1994)。连续单变量分布，第 1 卷第二版，John Wiley & Sons, Inc.，纽约。[7] Mart´ınez, S. 和 Quintana, F. (1991)。广义上截断威布尔分布的检验，统计和概率快报，12（4），273-279。[8] McEwen, RP 和 Parresol, BR (1991)。完整和截断威布尔分布的矩表达式和汇总统计数据，《统计通讯 – 理论与方法》，20（4），1361-1372。[9] Meniconi, M. 和 Barry, DM (1996)。幂函数分布：一种用于评估电气元件可靠性的有用而简单的分布，《微电子可靠性》，36（9），1207-1212。[10] Nadarajah, S.；Popovi´c, BV 和 Risti´c, MM (2013)。Compounding：一个用于计算通过复合连续和离散分布获得的连续分布的 R 包，《计算统计学》，28（3），977-992。[11] Prabhakar, DN；Xie, M. 和 Jiang, R. (2004)。威布尔模型，《概率和统计学中的威利级数》，Wiley-Interscience，John Wiley & Sons，Inc.，新泽西州霍博肯。[12] Rao，ASRS（2006 年）。关于右截断瑞利分布生成函数推导的注记，《应用数学快报》，19（8），789-794。[13] Rinne，H.（2009 年）。《威布尔分布手册》，CRC Press，博卡拉顿。[14] Silva，RB；Bourguignon，M.；Dias，CRB 和 Cordeiro，GM（2013 年）。扩展威布尔幂级数分布的复合类，《计算统计与数据分析》，58，352-367。[15] Tahir，MH；Alizadeh，M.；Mansoor，M； Gauss, MC 和 Zubair, M. (2016)。威布尔幂函数分布及其应用，《Hacettepe 数学与统计杂志》，45（1），245-265。[16] Wingo, DR (1988)。右截断威布尔分布与寿命测试和生存数据的拟合方法，《生物统计学杂志》，30（5），545-551。[17] Wu, Z.；Kazaz, B.；Webster, S. 和 Yang, KK (2012)。交货时间和需求不确定性下的订购、定价和交货时间报价，《生产与运营管理》，21，576-589。[18] Zhang, T.和 Xie, M. (2011). 论上截断威布尔分布及其可靠性含义，可靠性工程与系统安全，96，194–200。