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A priori, de novo mathematical exploration of gene expression mechanism via regression viewpoint with briefly cataloged modeling antiquity

引用

International Journal of Biomathematics 2017年第1期10卷 99-113页

作者： shaurya jauhari S. A. M. Rizvi Department of Computer ScienceJamia MiUia Islamia Jamia Nagar Okhla New Delhi Delhi 110025 India

Various algorithms have been devised to mathematically model the dynamic mecha- nism of the gene expression data. Gillespie＇s stochastic simulation （GSSA） has been exceptionally primal for chemical reaction synthesis with future ameliorations. Several other mathematical techniques such as differential equations, thermodynamic models and Boolean models have been implemented to optimally and effectively represent the gene functioning. We present a novel mathematical framework of gene expression, under~ taking the mathematical modeling of the transcription and translation phases, which is a detour from conventional modeling approaches. These subprocesses are inherent to every gene expression, which is implicitly an experimental outcome. As we foresee, there can be modeled a generality about some basal translation or transcription values that correspond to a particular assay.

关键词： Gene expression method of least squares microarray normal equations regression transcriptioni translation.

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