使用进化多目标方法推断基因调控网络
计算工程、金融与科学
2015-12-17 v1 神经与进化计算
定量方法
摘要
基于实验数据推断基因调控网络(GRNs)是生物信息学中的一项挑战性任务。本文提出一种用于GRN推断的双目标最小化模型(BoMM)，其中一个目标是导数的拟合误差，另一个是网络中连接的数量。为高效求解BoMM，我们提出一种多目标进化算法(MOEA)，并利用可分离参数估计方法(SPEM)解耦常微分方程(ODE)系统。然后，采用赤池信息准则(AIC)从获得的Pareto集中选择一种推断结果。以S-system作为所研究的GRN模型，我们的方法能恰当识别基准系统的拓扑与参数值。无需预设与问题相关的参数值即可获得合适结果，因此我们的方法可适用于各种GRN模型的推断。
引用
@article{arxiv.1512.05055,
title = {Inferring Gene Regulatory Network Using An Evolutionary Multi-Objective Method},
author = {Yu Chen and Xiufen Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.05055},
year = {2015}
}
备注
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