《表4 MCIDP在模拟数据上的实验结果》

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《保留非全长读段的ISO-seq数据转录组表达分析》

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MCIDP的提出是为了预测出数据中没有全长读段的超长异构体，本文将模拟数据中t1异构体的所有全长读段随机打断，这时t1异构体即可作为没有全长读段的超长异构体，检验模型的预测能力。实验结果如表4所示，可以看出模型能预测出t1这样的超长异构体，但在表达水平计算上，DSIDP要比MCIDP更精确，原因在于基于马尔科夫链的MCIDP会产生较多低概率的可能路径。如何把这些低概率路径合并至真实异构体中是该类模型后续研究的一个重点。