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2022-06-04 18:06:51
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关联分析matlab代码张量组成分析（TCA）
张量组成分析（TCA）允许将来自混合源的二维数据（通过观察得到的特征）反卷积为信号的三维矩阵（通过通过观察得到的特征）。
TCA还可以在对特定于源的影响进行建模（TCA回归）时，针对感兴趣的结果测试数据中具有不同统计关系的特征；
特别是，它允许查找特定于源的信号与结果之间的统计关系。
在DNA甲基化数据的背景下，TCA可以将每个个体的组织水平总体甲基化（个体的甲基化位点）分解为张量的细胞类型特异性甲基化水平的张量（个体个体的甲基化位点按细胞类型），并允许检测具有特定结果的特定细胞类型的关系（关联）。
有关更多详细信息，请参见Rahmani等。
（2019）
。
R和Matlab均提供TCA。
请注意，在描述TCA的出版物中使用了Matlab版本来得出结果。
。
R版
TCA的R软件包可在CRAN上获得。
在R中运行以下命令以安装TCA：
install.packages(
"
TCA
"
)
可以找到TCA
R软件包的手册。
您还可以在R中使用TCA找到有关细胞类型特定的分辨率表观遗传学的TCA的完整工作示例。
Matlab版本
TCA的
2022-05-20 13:37:37
59.47MB
1
关联分析matlab代码minepy-基于最大信息的非参数探索
minepy为基于最大信息的非参数勘探（
MIC和MINE系列）提供了一个库。
主要特征：
APPROX-MIC
（原始算法，DOI：10.1126
/
science.1205438）和MIC_e
（DOI：arXiv：1505.02213和DOI：arXiv：1505.02214）估算器；
总信息系数（TIC，DOI：arXiv：1505.02213）和广义均值信息系数（GMIC，DOI：arXiv：1308.5712）;
ANSI
C库
C
++接口；
高效的Python
API
（与Python
2和3兼容）；
高效的MATLAB
/
OCTAVE
API
;
minepy是GPLv3许可的开源软件。
minerva
R接口可从访问。
MIC工具
自1.2.2版起，不推荐使用`mine`命令行应用程序。
我们建议使用MICtools，这是用于TICe和MICe分析的全面而有效的管道。
TICe用于对所有可能的成对关系进行有效的高通量筛选，以评估它们的重要性，而MICe用于根据其强度对重要关联的子集进行排名。
，。
2022-05-01 15:21:33
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【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
资源名：灰色关联分析_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-17 11:05:53
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