本文關(guān)鍵詞： 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 有序條件互信息 有限父結(jié)點 因果定向　出處：《生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)重建是功能基因組研究的基礎(chǔ),有助于理解基因間的調(diào)控機(jī)理,探索復(fù)雜的生命系統(tǒng)及其本質(zhì).針對傳統(tǒng)貝葉斯方法計算復(fù)雜度高、僅能構(gòu)建小規(guī)�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò),而信息論方法假陽性邊較多、且不能推測基因因果定向問題.本文基于有序條件互信息和有限父結(jié)點,提出一種快速構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的OCMIPN算法.OCMIPN方法首先采用有序條件互信息構(gòu)建基因調(diào)控相關(guān)網(wǎng)絡(luò);然后根據(jù)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎闰炛R,限制每個基因結(jié)點的父結(jié)點數(shù)量,利用貝葉斯方法推斷出基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),有效降低算法的時間計算復(fù)雜度.人工合成網(wǎng)絡(luò)及真實生物分子網(wǎng)絡(luò)上仿真實驗結(jié)果表明:OCMIPN方法不僅能構(gòu)建出高精度的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),且時間計算復(fù)雜度較低,其性能優(yōu)于LASSO、ARACNE、Scan BMA和LBN等現(xiàn)有流行算法.
[Abstract]:Gene regulation network reconstruction is the basis of functional genome research, which is helpful to understand the mechanism of gene regulation, explore the complex life system and its essence. Only small-scale gene regulatory networks can be constructed, while the information theory method has more false positive edges and can not speculate on gene causality. This paper is based on ordered conditional mutual information and finite parent nodes. In this paper, an OCMIPN algorithm for rapid construction of gene control network. OCMIPN is proposed, which firstly uses ordered conditional mutual information to construct gene regulation related network, and then limits the number of parent nodes of each gene node according to the prior knowledge of the topology of gene control network. Using Bayesian method to deduce the network structure of gene regulation, The simulation results on artificial synthetic network and real biomolecular network show that the proposed method can not only construct a high-precision gene control network, but also have a lower computational complexity. Its performance is better than the current popular algorithms such as ARACNEScan BMA and LBN.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院信息融合教育部重點實驗室;寶雞文理學(xué)院物理與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(91430111,61473232,61170134)~~
【分類號】：Q811.4;TP18

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