【摘要】：目前,由大多數(shù)基因調控網(wǎng)絡的重構方法推導出的網(wǎng)絡結構是靜態(tài)的,即不隨時間改變.但在細胞周期或一個有機體的不同生長階段,調控網(wǎng)絡的拓撲結構會發(fā)生顯著變化.這為深入了解基因調控的時空機制帶來困難.因此,文中提出一種基于時延互信息和核權重l1正則化Logistic回歸模型學習時變結構基因調控網(wǎng)絡的算法.將其應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.實驗結果顯示,該方法能反映不同細胞狀態(tài)對基因間相互作用的影響,有效獲取基因調控網(wǎng)絡隨時間變化的動態(tài)效應.
[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】： 中國科學院大學電子電氣與通信工程學院;北京聯(lián)合大學基礎部;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.60702035) 浙江省自然科學基金項目(No.Y6090164)資助
【分類號】：TP393.02

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