SIRENE：调控网络的监督推断
定量方法
2011-02-21 v1
摘要
活细胞是基因表达程序的产物，涉及数千个基因的受控转录。因此，阐明转录调控网络对于理解细胞的工作机制至关重要，例如可用于发现新的治疗靶点。尽管已提出多种方法从基因表达数据推断基因调控网络，但最近一项大规模基准实验的比较显示，大多数当前方法仅在合理的精度水平上预测有限数量的已知调控关系。我们提出了 SIRENE，一种从表达数据汇编中推断基因调控网络的新方法。该方法将基因调控网络推断问题分解为大量局部二分类问题，专注于为每个转录因子（TF）区分靶基因与非靶基因。因此，SIRENE 在概念上简单且计算高效。我们在旨在预测大肠杆菌（E. coli）调控关系的基准实验上对其进行了测试，结果表明其检索到的已知调控关系数量是其他最先进推断方法的约 6 倍。
引用
@article{arxiv.0802.3959,
title = {SIRENE: Supervised Inference of Regulatory Networks},
author = {Fantine Mordelet and Jean-Philippe Vert},
journal= {arXiv preprint arXiv:0802.3959},
year = {2011}
}