【摘要】：目前,由大多數(shù)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)方法推導(dǎo)出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是靜態(tài)的,即不隨時(shí)間改變.但在細(xì)胞周期或一個(gè)有機(jī)體的不同生長(zhǎng)階段,調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生顯著變化.這為深入了解基因調(diào)控的時(shí)空機(jī)制帶來(lái)困難.因此,文中提出一種基于時(shí)延互信息和核權(quán)重l1正則化Logistic回歸模型學(xué)習(xí)時(shí)變結(jié)構(gòu)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的算法.將其應(yīng)用于兩種生物情景數(shù)據(jù):黑腹果蠅在不同階段的肌肉發(fā)育和釀酒酵母苯菌靈中毒后的反應(yīng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法能反映不同細(xì)胞狀態(tài)對(duì)基因間相互作用的影響,有效獲取基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)效應(yīng).
[Abstract]:At present, the network structure derived from most methods of gene regulation network reconstruction is static, that is, it does not change with time. However, during cell cycle or different growth stages of an organism, the topology of the regulatory network will change significantly. This makes it difficult to understand the spatio-temporal mechanism of gene regulation. Therefore, an algorithm for learning time-varying gene regulation networks based on time-delay mutual information and kernel weight L1 regularized Logistic regression model is proposed in this paper. It was applied to two kinds of biological scenario data: the muscle development of Drosophila melanogaster at different stages and the reaction after intoxication by Saccharomyces cerevisiae. The results show that this method can reflect the effect of different cell states on gene-gene interaction and obtain the dynamic effect of gene regulation network with time.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院;北京聯(lián)合大學(xué)基礎(chǔ)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.60702035) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.Y6090164)資助
【分類號(hào)】：TP393.02

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