贝叶斯Copula方向依赖在基因调控对方向推断中具有跨网络稳健性：基于DREAM5的基准研究

推断基因调控关系的方向比推断关系是否存在更为困难，且大多数方向推断方法主要仅在单一计算机模拟基准上进行验证。我们探究当数据从合成网络转向真实生物体以及样本量减少时，哪种方法仍保持可靠。我们将基于Copula的方向依赖度量（CDD）嵌入贝叶斯框架中，该框架为每个候选基因对返回方向对比度的后验分布、95%可信区间、后验符号支持得分以及原则性的不判定结果。我们将该估计器与八种方向推断方法（包括两种贝叶斯DAG后验基线方法）在三个核心DREAM5网络（计算机模拟、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌）上进行基准测试，并以酿酒酵母作为域外真核生物压力测试。在三个核心网络中，贝叶斯CDD是唯一在所有网络中判定准确率始终高于60%、覆盖率始终高于88%、方向AUROC始终高于0.6的方法；每种竞争方法至少在一个网络上降至随机水平或以下。CDD在两个真实生物体网络上均排名第一，在样本量最小（自助法区间方法失效）的网络中保持稳定，并且是在95%后验门控下同时高于随机水平且具有高覆盖率的唯一贝叶斯方法。我们将CDD定位为候选调控对的后筛选、不确定性感知的方向精化工具。