Den senaste tidens tillväxt i genomiska data och mätning av genombreda uttrycksmönster gör det möjligt att undersöka genreglering genom transkriptionsfaktorer med hjälp av beräkningsverktyg. I detta arbete presenterar vi en klass av matematiska modeller som hjälper till att förstå sambanden mellan transkriptionsfaktorer och funktionella klasser av gener baserade på genetiska och genomiska data. Dessa modeller representerar den gemensamma distributionen av transkriptionsfaktor bindningsställen och av uttrycksnivåer av en gen i en enda modell. Att lära sig en kombinerad sannolikhetsmodell av bindningsplatser och uttrycksmönster gör det möjligt för oss att förbättra klusterbildningen av generna baserat på upptäckten av putativa bindningsplatser och att upptäcka vilka bindningsplatser och experiment som bäst kännetecknar ett kluster. För att lära sig sådana modeller från data introducerar vi en ny sökmetod som snabbt lär sig en modell enligt en Bayesian score. Vi utvärderar vår metod på syntetiska data samt på verkliga data och analyserar de biologiska insikter den ger.
Barash och Friedman REF använder sammanhangsspecifik Bayesiansk klustermetod för att hjälpa till att förstå sambanden mellan transkriptionsfaktorer och funktionella klasser av gener.
Context-specific Bayesian clustering for gene expression data
{'venue': 'RECOMB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}