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...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Augustin, D, Lambert, B, Wang, K, Walz, A-C, Robinson, M, Gavaghan, D
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Public Library of Science 2023

Những quyển sách tương tự

Bayesian time series models and scalable inference
Bằng: Johnson, Matthew James, Ph. D. Massachusetts Institute of Technology
Được phát hành: (2014)

Probabilistic inference on noisy time series (PINTS)
Bằng: Clerx, M, et al.
Được phát hành: (2019)

Scalable online nonlinear goal-oriented inference with physics-informed maps
Bằng: Li, Harriet.
Được phát hành: (2019)

Scalable inference in state-space models
Bằng: Middleton, L
Được phát hành: (2019)

Bayesian inference for biological time series
Bằng: Creswell, R
Được phát hành: (2023)

Time series : modeling, computation, and inference /
Bằng: 518357 Prado, Raquel, et al.
Được phát hành: (c201)

Statistical inference of one-dimensional persistent nonlinear time series and application to predictions
Bằng: Johannes A. Kassel, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

A scalable variational inference approach for increased mixed-model association power
Bằng: Loya, H, et al.
Được phát hành: (2025)

Inferring structure in neural time series data: dynamics and connectivity
Bằng: Suryadi
Được phát hành: (2023)

Overview of observational data-based time series causal inference
Bằng: Zefan ZENG, et al.
Được phát hành: (2023-07-01)

Scalable cascade inference for semantic image segmentation
Bằng: Sturgess, P, et al.
Được phát hành: (2012)

Scalable Gaussian process inference with finite-data mean and variance guarantees
Bằng: Huggins, Jonathan H., et al.
Được phát hành: (2020)

Scalable Structure Learning, Inference, and Analysis with Probabilistic Programs
Bằng: Saad, Feras Ahmad Khaled
Được phát hành: (2023)

Scalable approaches to inference and analysis of genome-wide genealogies
Bằng: Gunnarsson, ÁF
Được phát hành: (2023)

Automated Scalable Bayesian Inference via Hilbert Coresets
Bằng: Campbell, Trevor David, et al.
Được phát hành: (2021)

Scalable inference and private co-training for Gaussian processes
Bằng: Thomas, O
Được phát hành: (2017)

Scalable Inference of Customer Similarities from Interactions Data Using Dirichlet Processes
Bằng: Braun, Michael, et al.
Được phát hành: (2012)

Applications of time-series generative models and inference techniques
Bằng: Teng, M
Được phát hành: (2022)

Posterior Inference for Structural Parameters Using Cross Section and Time Series Data
Bằng: Kaufman, Gordon M.
Được phát hành: (2004)

Inference Plans for Hybrid Particle Filtering
Bằng: Cheng, Ellie, et al.
Được phát hành: (2025)

Bayes versus the virial theorem: inferring the potential of a galaxy from a kinematical snapshot
Bằng: Magorrian, J
Được phát hành: (2014)

A snapshot of the climate in the Middle Pleistocene inferred from a stalagmite from central Japan
Bằng: Masataka Sakai, et al.
Được phát hành: (2024-09-01)

Understanding the impact of numerical solvers on inference for differential equation models
Bằng: Creswell, R, et al.
Được phát hành: (2024)

Scalable Full Posterior Inference for Uncertainty-Aware Robot Perception
Bằng: Huang, Qiangqiang
Được phát hành: (2023)

Scalable Metropolis-Hastings for exact Bayesian inference with large datasets
Bằng: Cornish, R, et al.
Được phát hành: (2019)

A Monte Carlo method to estimate cell population heterogeneity from cell snapshot data
Bằng: Lambert, B, et al.
Được phát hành: (2020)

Hierarchical Bayesian inference for ion channel screening dose-response data
Bằng: Johnstone, R, et al.
Được phát hành: (2016)

Economic Data as Snapshots in Time
Bằng: Katrina Stierholz
Được phát hành: (2006-05-01)

Regularized S‐map for inference and forecasting with noisy ecological time series
Bằng: Cenci, Simone, et al.
Được phát hành: (2022)

Causal inference with time-series cross-sectional data : with applications to positive political economy
Bằng: Xu, Yiqing, 1984-
Được phát hành: (2016)

Stochastic models allow improved inference of microbiome interactions from time series data.
Bằng: Román Zapién-Campos, et al.
Được phát hành: (2024-11-01)

Time Series Forecasting with Missing Data Using Generative Adversarial Networks and Bayesian Inference
Bằng: Xiaoou Li
Được phát hành: (2024-04-01)

Inferring coalescence times from DNA sequence data.
Bằng: Tavaré, S, et al.
Được phát hành: (1997)

Thermodynamic inference of data manifolds
Bằng: Purushottam D. Dixit
Được phát hành: (2020-05-01)

Unsupervised part of speech inference with particle filters
Bằng: Dubbin, G, et al.
Được phát hành: (2012)

Practical Methods for Scalable Bayesian and Causal Inference with Provable Quality Guarantees
Bằng: Agrawal, Raj
Được phát hành: (2022)

A Scalable Inference Pipeline for 3D Axon Tracing Algorithms
Bằng: Fenelon, Benjamin, et al.
Được phát hành: (2024)

Scalable Bayesian inference for the inverse temperature of a hidden Potts model
Bằng: Moores, M, et al.
Được phát hành: (2018)

Regression-based inference in linear time series models with incomplete dynamics
Bằng: Wooldridge, Jeffrey M.
Được phát hành: (2011)

Combined spatial and non-spatial prior for inference on MRI time-series.
Bằng: Groves, A, et al.
Được phát hành: (2009)