2020年7月18日
蛋白质组学数据的缺失值填充
摘要： 缺失值填充在数据分析领域的预处理过程绕不过去的一个坎，蛋白质组学也不例外，简单记录下，可能有些地方有其特殊之处。 分析缺失值来源：完全随机缺失（MCAR，如质谱仪抖动，对数据影响无偏好性，均一分布），随机缺失（MAR，依赖于其他观测变量，如时间梯度越长采集越可能出现缺失值），非随机缺失（MNAR，依 阅读全文
posted @ 2020-07-18 22:17 生物信息与育种 阅读(3401) 评论(1) 推荐(1) 编辑