新概率图模型在基因调控网络研究中的应用
定量方法
2010-10-07 v1 分子网络
摘要
本文介绍了两种新的概率图模型，用于利用DNA微阵列数据重构基因调控网络。一种是带有前向或后向搜索算法的独立图 (IG) 模型，另一种是带有新颖贪心搜索方法的高斯网络 (GN) 模型。两种模型的性能均在酵母的四个MAPK通路和三个模拟数据集上进行了评估。通常，IG模型生成稀疏图，而GN模型生成稠密图，其中保留了更多关于基因-基因相互作用的信息。此外，我们发现了利用DNA微阵列数据预测基因调控网络存在两个关键局限性：第一是样本量的充分性；第二是在没有蛋白质水平额外数据的情况下，可能无法捕捉网络结构的复杂性。这些局限性存在于所有仅使用DNA微阵列数据的预测方法中。
引用
@article{arxiv.1010.1099,
title = {Application of new probabilistic graphical models in the genetic regulatory networks studies},
author = {Junbai Wang and Leo Wang-Kit Cheung and Jan Delabie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.1099},
year = {2010}
}
备注
38 pages, 3 figures