Booleska nätverk är en populär modellklass för att fånga interaktioner mellan gener och globalt dynamiskt beteende hos genetiska regulatoriska nätverk. Nyligen har en betydande mängd uppmärksamhet fokuserats på slutsatsen eller identifieringen av modellens struktur från genuttrycksdata. Vi anser att överensstämmelse och bästa-Fit Extension problem i samband med att sluta nätverk från data. Den senare metoden är särskilt användbar i situationer när genuttryck mätningar är bullriga och kan leda till inkonsekventa observationer. Vi föreslår enkla effektiva algoritmer som kan användas för att svara på överensstämmelseproblemet och hitta ett eller alla konsekventa Booleska nätverk i förhållande till de givna exemplen. Samma metod utsträcks till att lära sig genreglerande nätverk enligt Best-Fit Extension paradigm. Vi introducerar också ett enkelt och snabbt sätt att hitta alla Booleska nätverk med begränsad felstorlek i Best-Fit Extension Problem inställning. Vi tillämpar inference metoder för en verklig genuttryck data uppsättning och presentera resultaten för en utvald uppsättning gener.
Metoder för att härleda regulatoriska nätverk från genuttrycksdata har föreslagits, t.ex. Ref.
On Learning Gene Regulatory Networks Under the Boolean Network Model
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}