2020 Motivation LINCS L1000 데이터는 다양한 변형요인 집합에 의해 유발된 세포발현 데이터를 포함하고 있습니다. 이 데이터는 약물 개발 및 질병의 메커니즘 이해를 위한 귀중한 자원을 제공하지만, 기존의 피크 분해하는 알고리즘은 많은 경우에 유전자의 정확한 발현 수준을 복구할 수 없어 데이터셋에 심각한 노이즈를 유발하며, 생명과학 연구에서의 응용 가능성을 제한합니다. Result 여기서 우리는 peak deconvolution을 위한 베이지안 방법론을 제안하며, 이 방법은 피크의 위치에 대한 unbiased lokelihood estimation을 제공하며, 확률 기반의 z-score를 통해 peak을 활성화 시킨다. 위 알고리즘을 기반으로 우리는 L1000 실험에서의 원시 데이터를 변..
