Ett genreglerande nätverk länkar transkriptionsfaktorer till deras målgener och representerar en karta över transkriptionell reglering. Stora framsteg har gjorts när det gäller att beräkna genreglerande nätverk. Genreglerande nätverk inference för de flesta eukaryota organismer förblir dock utmanande. För att förbättra noggrannheten hos genregulatoriska nätverk inference och underlätta kandidatval för experiment, har vi utvecklat en algoritm som kallas GRACE (Gene Regulatory network inference ACcuracy Enhancement). GRACE utnyttjar biologisk a priori och heterogen dataintegration för att generera förtroende nätverksprognoser för eukaryota organismer med hjälp av Markov Random Fields på ett halvövervakat sätt. GRACE använder ett nytt optimeringssystem för att integrera regulatoriska bevis och biologisk relevans. Den är särskilt lämpad för modellinlärning med glesa regulatoriska guldstandarddata. Vi visar GRACEs potential att producera förtroende regulatoriska nätverk jämfört med toppmoderna metoder med hjälp av Drosophila melanogaster och Arabidopsis thaliana data. I ett regulatoriskt nätverk för utveckling av A. thaliana-genen återvinner GRACE regulatoriska mekanismer relaterade till cellcykeln och ger ytterligare hypoteser om flera nya regulatoriska länkar, inklusive en putativ kontrollmekanism för vaskulär strukturbildning på grund av förändringar i cellproliferation. Transkriptionell reglering är nödvändig för livet och orkestreras av komplexa matriser av protein- och RNA-molekyler. Den mest grundläggande typen av transkriptionell reglering utövas av transkriptionsfaktor proteiner som binder regulatoriska sekvenser av gener och påverkar deras uttryck 1
GRACE REF modellerar a priori och moduler med hjälp av flera heterogen dataintegration med slumpmässig skogsregression och Markov Random Fields.
Enhancing gene regulatory network inference through data integration with markov random fields
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}