Filter inference: a scalable nonlinear mixed effects inference approach for snapshot time series data

Filter inference: a scalable nonlinear mixed effects inference approach for snapshot time series data

Variability is an intrinsic property of biological systems and is often at the heart of their complex behaviour. Examples range from cell-to-cell variability in cell signalling pathways to variability in the response to treatment across patients. A popular approach to model and understand this varia...

Повний опис

Бібліографічні деталі
Автори:	Augustin, D, Lambert, B, Wang, K, Walz, A-C, Robinson, M, Gavaghan, D
Формат:	Journal article
Мова:	English
Опубліковано:	Public Library of Science 2023

Схожі ресурси

Bayesian time series models and scalable inference
за авторством: Johnson, Matthew James, Ph. D. Massachusetts Institute of Technology
Опубліковано: (2014)

Probabilistic inference on noisy time series (PINTS)
за авторством: Clerx, M, та інші
Опубліковано: (2019)

Scalable online nonlinear goal-oriented inference with physics-informed maps
за авторством: Li, Harriet.
Опубліковано: (2019)

Scalable inference in state-space models
за авторством: Middleton, L
Опубліковано: (2019)

Bayesian inference for biological time series
за авторством: Creswell, R
Опубліковано: (2023)

Time series : modeling, computation, and inference /
за авторством: 518357 Prado, Raquel, та інші
Опубліковано: (c201)

Statistical inference of one-dimensional persistent nonlinear time series and application to predictions
за авторством: Johannes A. Kassel, та інші
Опубліковано: (2022-03-01)

A scalable variational inference approach for increased mixed-model association power
за авторством: Loya, H, та інші
Опубліковано: (2025)

Inferring structure in neural time series data: dynamics and connectivity
за авторством: Suryadi
Опубліковано: (2023)

Overview of observational data-based time series causal inference
за авторством: Zefan ZENG, та інші
Опубліковано: (2023-07-01)

Scalable cascade inference for semantic image segmentation
за авторством: Sturgess, P, та інші
Опубліковано: (2012)

Scalable Gaussian process inference with finite-data mean and variance guarantees
за авторством: Huggins, Jonathan H., та інші
Опубліковано: (2020)

Scalable Structure Learning, Inference, and Analysis with Probabilistic Programs
за авторством: Saad, Feras Ahmad Khaled
Опубліковано: (2023)

Scalable approaches to inference and analysis of genome-wide genealogies
за авторством: Gunnarsson, ÁF
Опубліковано: (2023)

Automated Scalable Bayesian Inference via Hilbert Coresets
за авторством: Campbell, Trevor David, та інші
Опубліковано: (2021)

Scalable inference and private co-training for Gaussian processes
за авторством: Thomas, O
Опубліковано: (2017)

Scalable Inference of Customer Similarities from Interactions Data Using Dirichlet Processes
за авторством: Braun, Michael, та інші
Опубліковано: (2012)

Applications of time-series generative models and inference techniques
за авторством: Teng, M
Опубліковано: (2022)

Posterior Inference for Structural Parameters Using Cross Section and Time Series Data
за авторством: Kaufman, Gordon M.
Опубліковано: (2004)

Inference Plans for Hybrid Particle Filtering
за авторством: Cheng, Ellie, та інші
Опубліковано: (2025)

Bayes versus the virial theorem: inferring the potential of a galaxy from a kinematical snapshot
за авторством: Magorrian, J
Опубліковано: (2014)

A snapshot of the climate in the Middle Pleistocene inferred from a stalagmite from central Japan
за авторством: Masataka Sakai, та інші
Опубліковано: (2024-09-01)

Understanding the impact of numerical solvers on inference for differential equation models
за авторством: Creswell, R, та інші
Опубліковано: (2024)

Scalable Full Posterior Inference for Uncertainty-Aware Robot Perception
за авторством: Huang, Qiangqiang
Опубліковано: (2023)

Scalable Metropolis-Hastings for exact Bayesian inference with large datasets
за авторством: Cornish, R, та інші
Опубліковано: (2019)

A Monte Carlo method to estimate cell population heterogeneity from cell snapshot data
за авторством: Lambert, B, та інші
Опубліковано: (2020)

Hierarchical Bayesian inference for ion channel screening dose-response data
за авторством: Johnstone, R, та інші
Опубліковано: (2016)

Economic Data as Snapshots in Time
за авторством: Katrina Stierholz
Опубліковано: (2006-05-01)

Regularized S‐map for inference and forecasting with noisy ecological time series
за авторством: Cenci, Simone, та інші
Опубліковано: (2022)

Causal inference with time-series cross-sectional data : with applications to positive political economy
за авторством: Xu, Yiqing, 1984-
Опубліковано: (2016)

Stochastic models allow improved inference of microbiome interactions from time series data.
за авторством: Román Zapién-Campos, та інші
Опубліковано: (2024-11-01)

Time Series Forecasting with Missing Data Using Generative Adversarial Networks and Bayesian Inference
за авторством: Xiaoou Li
Опубліковано: (2024-04-01)

Inferring coalescence times from DNA sequence data.
за авторством: Tavaré, S, та інші
Опубліковано: (1997)

Thermodynamic inference of data manifolds
за авторством: Purushottam D. Dixit
Опубліковано: (2020-05-01)

Unsupervised part of speech inference with particle filters
за авторством: Dubbin, G, та інші
Опубліковано: (2012)

Practical Methods for Scalable Bayesian and Causal Inference with Provable Quality Guarantees
за авторством: Agrawal, Raj
Опубліковано: (2022)

A Scalable Inference Pipeline for 3D Axon Tracing Algorithms
за авторством: Fenelon, Benjamin, та інші
Опубліковано: (2024)

Scalable Bayesian inference for the inverse temperature of a hidden Potts model
за авторством: Moores, M, та інші
Опубліковано: (2018)

Regression-based inference in linear time series models with incomplete dynamics
за авторством: Wooldridge, Jeffrey M.
Опубліковано: (2011)

Combined spatial and non-spatial prior for inference on MRI time-series.
за авторством: Groves, A, та інші
Опубліковано: (2009)