Sammanfattning För att förstå processerna för tillväxt och produktion av biomassa i anläggningar måste vi slutligen belysa strukturen i de underliggande regulatoriska nätverken på molekylär nivå. Tillkomsten av postgenomiska teknologier med hög genomströmning har väckt stort intresse för omvänd konstruktion av dessa nätverk från data, och flera tekniker från maskininlärning och multivariat statistik har nyligen föreslagits. I denna artikel diskuteras problemet med att härleda genreglerande nätverk från genuttryck tidsserier, och vi fokuserar vår utställning på metodik Bayesian nätverk. Vi beskriver dynamiska Bayesianska nätverk och förklarar deras fördelar jämfört med andra statistiska metoder. Vi introducerar ett nytt system för informationsutbyte, som gör det möjligt för oss att härleda genreglerande nätverk från flera källor av genuttrycksdata mer exakt. Vi illustrerar och testar denna metod på en uppsättning syntetiska data med hjälp av tre olika åtgärder för att kvantifiera nätets återuppbyggnadsnoggrannhet. Den huvudsakliga tillämpningen av vår metod är relaterad till problemet med dygnsreglering i växter, där vi syftar till att rekonstruera de regulatoriska nätverken av nio dygnsgener i Arabidopsis thaliana från fyra genuttryck tidsserier som erhållits under olika experimentella förhållanden.
Dondelinger m.fl. REF införde ett nytt system för informationsutbyte för att härleda genreglerande nätverk från flera källor av genuttrycksdata.
Dynamic Bayesian networks in molecular plant science: inferring gene regulatory networks from multiple gene expression time series
{'venue': 'Euphytica', 'journal': 'Euphytica', 'mag_field_of_study': ['Biology']}