Microarray data analysis is difficult for several reasons.
微阵列数据分析困难有几个原因。
参考来源 - 基因芯片数据分析方法的比较研究The discriminant analysis to DNA microarray data is also an important content. It needs to be done for gene chip to be used in clinical diagnosis.
第二、判别分析也是基因芯片数据分析的重要内容,是基因芯片应用于临床诊断必须解决的重要问题之一。
参考来源 - 基因芯片数据的聚类功能评价算法和判别分析算法研究In the example, this paper carefully de-scribes a microarray data as a bayesian network model and the whole construction ofbayesian network.
在实例分析中,本文详细描述了微阵列数据的贝叶斯网络模型构建的整个流程。
参考来源 - 基于贝叶斯网络的微阵列数据研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Missing values contained in microarray data will affect subsequent analysis.
微阵列数据中的缺失值会对随后的数据分析造成影响。
Objective To search an effective method on screening significant genes based on microarray data.
目的基于微阵列表达数据，探索筛选差异表达基因的有效方法。
The importance of microarray data analysis lies in presenting functional annotations and classifications.
微阵列数据分析的重要性在于展示功能注释和分类。
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