Modèle Bernoulli-Gaussien pour l’analyse génétique
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چکیده
This paper investigates a hierarchical Bayesian algorithm for gene factor analysis. Each observed sample is decomposed as a linear combination of gene signatures (also referred to as factors) following a linear mixing model. To enforce the sparsity of the relative contribution (called factor score) of each gene signature to a specific sample, constrained Bernoulli-Gaussian distributions are elected as prior distributions for these factor scores. This distribution allows the positivity and full-additivity constraints to be ensured. Simulations on synthetic data, in comparison with other factor analysis algorithms, and real data illustrate the proposed method.
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