AnAlys specifik för biologiskt sammanhang (Fig. 1c)........................................................................................................... Begreppet orsakssamband skiljer sig i grunden från en korrelationslänk (Fig. 1d)........................................................................................................... Causal nätverk inference är djupt utmanande 15, 16, och många metoder för att sluta regulatoriska nätverk ansluter korrelerade, eller ömsesidigt beroende, noder som kanske inte har något orsakssamband. Vissa metoder (t.ex. riktade acykliska grafer [17] [18] [19] ) kan i princip användas för att dra slutsatser om orsakssamband, men deras framgång kan endast garanteras enligt starka antaganden 15, 20 som nästan säkert kränks i biologiska miljöer. Detta beror på många begränsningar-någon möjligen fundamentali vår förmåga att observera och störa biologiska system. Dessa observationer innebär att det är viktigt att göra en noggrann empirisk bedömning för att ta reda på om beräkningsmetoder kan ge kausala insikter i specifika biologiska miljöer. Nätverksinferens metoder utvärderas ofta med hjälp av data simulerade från en känd kausal nätverksstruktur (en så kallad gold-standard nätverk 5, 17 ). Sådana studier (och deras syntetiska biologi motsvarigheter 21 ) är bekväma och användbara, men samtidigt är de begränsade eftersom det är svårt att verkligen efterlikna specifika biologiska system av intresse. Härledda nätverk jämförs ofta med litteraturen, men för att lära sig nya, potentiellt kontextspecifika, reglerande relationer är detta ett i sig begränsat tillvägagångssätt, och experimentell validering av nätverksinferensmetoder har förblivit begränsad 9, 10, 19, 22. Med stöd av Heritage Provider Network (HPN) utvecklade vi HPN-DREAM-utmaningen för att bedöma förmågan att lära sig kausala nätverk och förutsäga molekylära tidsförloppsdata. Projektet Dialogue for Reverse Engineering Assessment and Methods (DREAM) 23 (http://dreamchallenges.org) har stött på flera utmaningar med fokus på nätverksinferens 22, [24] [25] [26] [27]. Här fokuserade vi på kausala signalnätverk i mänskliga cancercellinjer. Proteinanalyser utfördes med omvändfasproteinlysatmatriser 28, 29 (RPPA) som inkluderade funktionella fosforylerade proteiner. HPN-DREAM-utmaningen bestod av tre delutmaningar. Sub- utmaning 1 var att härleda kausala signalnätverk med hjälp av proteintidskursdata. För att fokusera på nätverk som är specifika för genetisk och epigenetisk bakgrund, spänner uppgiften över 32 olika sammanhang, var och en definieras av en kombination av cellinje och stimulans, och var och en med sin egen utbildning och testdata. Testdata användes för att bedöma kausal validiteten hos inferred networks, såsom beskrivs nedan. En följeslagare i silico data uppgift fokuserade också på kausala nätverk men genom design inte tillåta användning av känd biologi. Sub- utmaning 2 var att förutsäga tidsförloppsdata för fosfoprotein under perturbering. Denna delutmaning bestod av både en experimentell datauppgift och en Silico datauppgift, och samma utbildningsdatamängder användes som i deltävling 1. Sub-utmaning 3 var att utveckla metoder för att visualisera dessa komplexa, flerdimensionella datauppsättningar. På alla delutmaningar bidrog forskarvärlden med 178 bidrag. I nätverkets inference sub-challenge fann vi att flera inlagor uppnådde statistiskt signifikanta resultat, vilket ger substantiella bevis för att kausal nätverk inference kan vara möjlig i en komplex, däggdjursmiljö (vi diskuterar ett antal relevanta grottor nedan). Användningen av redan befintlig biologisk kunskap (t.ex. från online-databaser) tycktes vara till stor nytta. Men FunChisq, en metod som inte innehöll någon känd biologi alls, var inte bara den bästa modellen i Silico datauppgiften utan också högt rankad i den experimentella datauppgiften. Utmaningsdata, inlagor och kod har gjorts tillgängliga som en gemenskapsresurs via Synapseplattformen 30, som användes för att hantera utmaningen (https://www.synapse.org/HPN_ DREAM_Network_Challenge; metoder som tillämpas i utmaningen beskrivs i kompletterande anmärkningar 1–3). För den experimentella datanätverk inference uppgift, deltagarna fick RPPA fosfoprotein data från fyra bröstcancer cellinjer under åtta ligand stimulans villkor 31. De 32 (celllinje, stimulans) kombinationerna definierade var och en ett biologiskt sammanhang. Data för varje sammanhang bestod av tidskurser för ~45 fosfoproteiner (kompletterande tabell 1 ). Utbildningsdata inkluderade tidskurser som erhölls under tre kinashämmare och en kontroll (dimetylsulfoxid (DMSO)) ( bild. 2a ; detaljer om experimentell design, protokoll, kvalitetskontroll och förbehandling kan hittas i Online Methods). Datamängden finns också tillgänglig i en interaktiv online-plattform (http://dream8.dibsbiotech.com) som använder den Biowheel-design som utvecklats av det vinnande teamet i visualiseringssubutmaningen. Deltagarna fick i uppdrag att använda utbildningsuppgifterna för att lära sig kausala nätverk som är specifika för vart och ett av de 32 sammanhangen. Nätverken måste bestå av noder som motsvarade varje fosfoprotein med riktade kanter mellan noderna. Kanterna krävdes för att ha vikter som indikerar styrkan av bevis till förmån för varje Om nod A kausalt påverkar nod B via uppmätt nod C, ska kausalnätet innehålla kanter från A till C och från C till B, men inte från A till B (topp). Om nod C inte mäts (och inte ingår i nätverket) bör dock kausalnätet innehålla en kant från A till B (nedre delen). Observera att i båda fallen kommer hämning av nod A att leda till en förändring av nod B. c) Kausala kanter kan vara beroende av ett biologiskt sammanhang, t.ex. en kausal kant från A till B förekommer i sammanhang 1, men inte i sammanhang 2 (linjerna i graferna definieras i a). d) Samband och orsakssamband. Noderna A och B korreleras på grund av reglering av samma nod (C), men i detta exempel ingen sekvens av mekanistiska händelser länkar A till B, och därmed inte hämning av A ändrar överflödet av B (linjer i nedre högra grafen definieras i a). Därför finns det, trots korrelationen, ingen orsakssamband kant från A till B. möjlig kant, men de behövde inte indikera tecken (dvs., om aktiverande eller hämmande). För följeslagaren i Silico data uppgift, deltagarna fick data som genererats från en icke-linjär differentialekvation modell av signalering 12. Uppgiften var utformad för att spegla några av de viktigaste funktionerna i den experimentella installationen, och deltagarna ombads att dra slutsatsen ett enda riktat, vägt nätverk (Online Methods and Supplementary Fig. 1 )............................................................................................................... Medan den experimentella datauppgiften testade både datadriven inlärning och användning av känd biologi, fokuserade datauppgiften in silico uteslutande på den förra, och därför anonymiserades nodetiketter (dvs. proteinnamn i den underliggande modellen). Ett felaktigt orsakssamband nätverk kan poängsätta mycket bra på standard statistiska bedömningar av godhet av passform eller prediktiv förmåga, till exempel två noder som är högt korrelerade men inte orsakssamband (Fig. 1d ) kan förutsäga varandra väl. För den experimentella datauppgiften utvecklade vi därför ett förfarande som utnyttjade interventionsdata för att bedöma infererade nätverk i kausal betydelse. Den viktigaste idén var att bedöma i vilken utsträckning orsakssamband kodade i infererade nätverk kom överens om testdata som erhållits under ett osynligt ingrepp (Fig. 2a)................................................................................................ För ett givet sammanhang c identifierade vi specifikt den uppsättning noder som visade betydande förändringar under en testhämmare (här en mTOR-hämmare) i förhållande till den DMSO-behandlade kontrollen (bild. 2b och online-metoder). Dessa noder kan betraktas som ättlingar till inhibitormålet (mTOR) i det underliggande kausala nätverket för sammanhang c. Vi betecknar denna guldstandard ättling som fastställs av D c GS (kompletterande bild. 2 )............................................................................................................... Observera att D c GS kan omfatta både nedströmsnoder och de som påverkas via återkopplingsslingor inom den experimentella tidsramen. Vi betonar att dessa "gyllene-standard"-uppsättningar härrör från (upphämtade) experimentella data och inte bör betraktas som en fullständigt definitiv grundsanning. För varje inlämnat sammanhangsspecifikt nätverk, beräknade vi en förutsagd uppsättning mTOR-ättlingar (D c pred ) och jämförde den med D c GS för att få en yta under mottagarens karakteristiska kurva (AUROC) poäng (Fig. 2c)........................................................................................................... Lagen rangordnades i var och en av de 32 sammanhangen efter AUROC score, och medel rankning över sammanhang användes för att ge en övergripande poäng och final ranking (Online Methods, Bild. 2d och kompletterande bild 3a)................................................................. Vi testade robustheten i rankingen med hjälp av en subsamplingsstrategi (Online Methods). Utöver medelvärden använde vi medelvärden för AUROC-poäng (över kontexterna) i de analyser som beskrivs nedan; dessa poäng kompletterar medelvärdena genom att ge information om den absoluta prestandanivån, och de två mätvärdena är i hög grad korrelerade (kompletterande bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För datauppgiften in silico var det verkliga kausala nätverket känt (Online Methods and Supplementary Fig. 4 ) och användes för att erhålla en AUROC-poäng för varje deltagare som bestämde den slutliga rankingen (kompletterande bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. En alternativ scoring metrisk till AUROC är arean under precisionsåterkallelsekurvan (AUPR), som ofta används när det finns en obalans mellan antalet positiva och negativa i guldstandard 32. Några av våra inställningar var obalanserade, och vi jämförde därför ranking baserat på AUROC och AUPR, som visade rimlig enighet Tåg (tre inhibitorer och DMSO) Över de 32 sammanhang som ingår i den experimentella datanätverk inference uppgift ( Bild. 3a), ett genomsnitt av 11,8 lag (s.d. = 7.3; Tilläggsbild 7 innehåller en fullständig uppsättning av antal per sammanhang) uppnått statistiskt signifikanta AUROC-poäng (FDR < 0,05; flera testkorrigering utförs inom varje sammanhang med avseende på antalet lag; Online Methods). För datauppgiften in silico uppnådde de 14 bästa lagen betydande AUROC-poäng (Supplementary Fig. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Det faktum att flera grupper uppnådde betydande poäng i fråga om kausala prestationsmått tyder på att det kan vara möjligt att dra en slutsats i detta sammanhang. I kompletterande tabell 2 presenteras en sammanfattning av inlagorna. Poäng på experimentella data och i Silico datanätverk inference uppgifter var blygsamt korrelerade (r = 0,35, P = 0,011) men var bättre korrelerade när endast lag som inte använt tidigare information jämfördes (r = 0,68, P = 0,002; Bild. 3b och kompletterande anmärkning 4). För att identifiera team som presterade bra över båda uppgifterna, vi genomsnittsrankade för experimentella och i silico data uppgifter ( Bild. 3b och kompletterande bild Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För att testa begreppet "crowdsourcing" 22, 27, 33, 34 för kausal nätverk inference, kombinerade vi härledde nätverk över alla team (Online Methods, Fig. 3c och kompletterande bild Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För den experimentella data uppgiften, denna ensemble eller aggregerade inlämning något överträffade den högst rankade individuella inlämning (medelvärde AUROCs av 0,80 respektive 0,78), och för i silico data uppgift den rankas inom de fem bästa (AUROC av 0,67). Kombinationer av så få som 25 % av slumpmässigt utvalda bidrag utfördes i genomsnitt väl (genomsnittliga AUROC-värden på 0,72 respektive 0,64 för experimentella uppgifter respektive i silicodatauppgifter; Bild. 3d och kompletterande bild Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet rättsliga frågor och inrikes frågor samt administrativa utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet rättsliga frågor och inrikes frågor. Metoddetaljer tillhandahölls av 41 av de 80 deltagande lagen (kompletterande not 1), vilket gör det möjligt för oss att klassificera inlämningar (Fig. 3e, Den bästa-scoring metoden för den experimentella data uppgift, "PropheticGranger med värmespridning före " av Team1, använde ett tidigare nätverk som skapats av genomsnitt likhet matriser. De matriser erhölls via simulerad värmespridning tillämpas på länkar som härrör från Pathway Commons databas 35. Det tidigare nätverket kopplades sedan till en L1-penaliserad regressionsmetod som inte bara beaktade tidigare utan även framtida tidpunkter (en detaljerad beskrivning presenteras i kompletterande anmärkning 1). Den bästa scoring metoden för in silico datanätverk inference uppgift, och den mest konsekventa modellen för båda datatyper, var FunChisq metoden av Team7 (kompletterande not 1). Detta tillvägagångssätt använde ett nytt funktionellt χ 2-test för att undersöka funktionella beroenden bland variablerna och använde ingen biologisk tidigare information. Innan FunChisq applicerades, mängden av varje protein diskretiserades via Ckmeas.1d.dp metod 36, med antalet diskretiseringsnivåer som valts med hjälp av Bayesian informationskriteriet på en Gaussian blandning modell. Befintliga biologiska kunskaper I genomsnitt, grupper som använde tidigare biologisk information överträffade dem som inte gjorde det ( Bild. 4a ; ensidig rankningsprovning, P = 0,032). Inlämningen rangordnades tvåa använde endast ett tidigare nätverk och använde inte proteindata. Användningen av ett tidigare nätverk garanterade dock inte god prestanda, med genomsnittliga AUROC poäng från 0,49 till 0,78 för team som använder ett tidigare nätverk. Intressant nog användes samma tidigare nätverk som själv rankades på andra plats i både den högpresterande inlämningen och inlämningen rankad 43:e, skillnaden är den metod som används för att analysera experimentella data. Omvänt, att inte använda ett tidigare nätverk inte nödvändigtvis resulterar i dålig prestanda; genomsnittliga AUROC poäng varierade från 0,49 till 0,71 för lag som inte använder ett tidigare nätverk. De högpresterande teamen som använde tidigare nätverk i den experimentella datauppgiften presterade inte lika bra i Silico datauppgiften (Fig. 3b).................................................................. För att ytterligare undersöka påverkan av känd biologi kombinerade vi tidigare nätverk för att bilda ett aggregerat tidigare nätverk (Online Methods). Detta överträffade de enskilda tidigare nätverken och hade en poäng som liknade den för den sammanlagda inlämning som beskrivs ovan (medelvärdet för AUROC på 0,79). Vi kombinerade aggregatet tidigare nätverk med var och en av de två bästa metoderna (PropheticGranger och FunChisq) i varierande proportioner (Fig. 4b)............................................................... Att kombinera FunChisq med aggregatet förbättrades tidigare enbart på aggregatet tidigare (detta var inte fallet för PropheticGranger). Slutligen övervägde vi trevägskombinationer av PropheticGranger, FunChisq och aggregatet tidigare; den högsta-scoring kombinationen bestod av 20% PropheticGranger, 50% FunChisq och 30% aggregat tidigare (medelvärde AUROC av 0.82; Kompletterande bild. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Vi sätter kombinationsvikterna genom att optimera prestandan på testdata; vi noterar att eftersom ytterligare testdata inte var tillgängliga, kunde vi inte noggrant bedöma kombinationsanalyserna.  Den totala poängen i den experimentella datauppgiften var ett genomsnitt över alla sammanhang; för att få ytterligare insikt undersökte vi ytterligare prestanda utifrån sammanhang. I linje med deras goda övergripande resultat, aggregerade inlämning och tidigare utförda väl i förhållande till enskilda inlagor i de flesta sammanhang (Fig. 4c)................................................................................................ Det sammanlagda tidigare nätet fungerade särskilt bra för celllinje MCF7 men mindre bra för BT549, vilket stöder uppfattningen att biologiska sammanhang skiljer sig åt i den utsträckning som de instämmer med känd biologi. Den aggregerade inlämningen erbjöd de största förbättringarna jämfört med den aggregerade tidigare i miljöer där den aggregerade tidigare utförts mindre väl, vilket tyder på att kombinera datadriven inlärning med känd biologi kan erbjuda det mest användbara i icke-kanoniska inställningar. Sammanhangsspecifika aggregerade inlämningsnätverk (se bild). 5a för ett exempel) gav crowdsourced signalerande hypoteser. Jämföra den aggregerade inlämningen med den aggregerade tidigare nätverket hjälpte till att belysa potentiellt nya kanter; vi har tillhandahållit en lista över sammanhangsspecifika kanter med deras tillhörande poäng som en resurs (kompletterande tabell 3). Dimensionalitetsminskningen tydde på att skillnaderna mellan cellinjer var mer framträdande än skillnaderna mellan stimuli för en given cellinje ( Bild. 5b och online-metoder), i linje med uppfattningen att (epi)genetisk bakgrund har en nyckelroll när det gäller att bestämma nätverksarkitektur. I deltävlingen med tidsförutsägelser förutspådde deltagarna fosfoproteintidskurser som erhållits under interventioner som inte setts i träningsdata (Online Methods). Vi bedömde förutsägelser genom direkt jämförelse med testdata med hjälp av root-mean-square (r.m.s.) Fel (Online Methods and Supplementary Note 6) med fokus på prediktiv förmåga snarare än kausal giltighet. Kompletterande tabell 4 och kompletterande anmärkning 2 presentera laget poäng och beskrivningar av inlagor. Att testa robustheten hos teamrankorna gav två toppartister för den experimentella datauppgiften och en enda toppartist för i Silico datauppgiften (Online Methods). De två bästa modellerna för den experimentella datauppgiften tog olika tillvägagångssätt. Team42 (rankad sekund) beräknade helt enkelt medelvärden av värden i träningsdata. Team10 (rankad tredje) använde en trunkerad singular värde nedbrytning för att uppskatta parametrar i en regressionsmodell. Denna metod rangordnades också högt för datauppgiften i Silico och var den mest konsekventa modellen för båda datatyperna. Team44, det topprankade laget, var inte berättigad att namnges som en toppartist på grund av en ofullständig inlämning (kompletterande not 7), men deras tillvägagångssätt bestod också av att beräkna medelvärden. Den goda prestationen av genomsnitt kan i viss mån förklaras av en brist med r.m.s. felmått som används här (kompletterande bild. 10).................................................................. Team34, den bästa modellen för datauppgiften i Silico, använde en modell som informerades av nätverk som lärdes i nätverkets inference sub-utmaning. Detta tyder på att nätverk också kan ha en användbar roll i rent prediktiva analyser. Totalt 14 lag lämnade in visualiseringar som gjordes tillgängliga för HPN-DREAM-konsortiet medlemmar, som sedan röstade på sin favorit (Online Methods). Den vinnande posten, Biowheel, är utformad för att förbättra visualiseringen av tid-kurs proteindata och stöd i deras tolkning (kompletterande not 3). De data som är förknippade med en celllinje ritas för att avbilda protein-överflödsnivåer efter färg, som i en värmekarta, men visas som en ring, eller hjul. Tiden ritas längs radialaxeln och ökar från mitten utåt. Det interaktiva verktyget ger ett sätt att minera data genom att visa dataundergrupper på olika sätt.  Att sluta sig till molekylära nätverk är fortfarande ett viktigt öppet problem i beräkningsbiologin. Denna studie motiverades av åsikten att empirisk bedömning kommer att vara nödvändig för att katalysera utvecklingen av effektiva metoder för kausala nätverksinferens. Sådana metoder kommer att behövas för att systemiskt koppla molekylära nätverk till de fenotyper som de påverkar. Även om kausala nätverksslutsatser kan misslyckas av många teoretiska och praktiska skäl, tyder våra resultat, som erhållits genom en storskalig samhällsinsats med blindad bedömning, på att uppgiften kan vara genomförbar i komplexa däggdjursmiljöer. Med " genomförbarhet " menar vi att vi kan nå en prestandanivå som är betydligt bättre än den som uppnås av en slump, och detta åstadkoms genom ett antal inlagor, däribland metoder som inte använde någon tidigare information. Vår bedömning fokuserar på kausal validity och är tillräckligt allmän för att kunna tillämpas i en mängd olika miljöer, såsom genregulatoriska eller metaboliska nätverk. Det är dock viktigt att ta hänsyn till flera förbehåll. För det första bygger proceduren på specificiteten hos testhämmare. Om inhibitorn emellertid var mycket ospecifik skulle det förmodligen inte vara möjligt att uppnå goda resultat eller att ett tidigare nätverk skulle fungera bra, eftersom själva förutsägelserna är baserade på förmodad specificitet. Dessutom tyder data på att den mTOR-hämmare som används här är någorlunda specifik 37. För det andra användes endast en av inhibitorerna för testning, medan rangordningen kunde ändras genom att ytterligare inhibitorer inkluderades. Hill och Al. 31 använde ett korsvalideringsschema som itererade över inhibitorer. Ett sådant tillvägagångssätt, även om det är mer omfattande, är inte möjligt i en "live"-utmaning, eftersom utbildnings- och testdata måste fastställas redan från början. För det tredje skiljer förfarandet inte mellan direkta och indirekta orsakssamband. Slutligen vägdes alla noder nedströms lika mycket, oavsett om de var sammanhangsspecifika. Metrics som bättre betonar kontextspecifika effekter kommer att vara en viktig väg för framtida forskning och skulle förmodligen kasta ytterligare ljus över nyttan av tidigare (som vanligtvis inte är kontextspecifika). Vi betonar också att ytterligare arbete krävs för att klargöra de teoretiska egenskaperna hos den poäng som används här med avseende på att fånga överenskommelse med den (okända) grundsanningen. Flera inlagor använde nya metoder eller införlivade nya anpassningar av befintliga metoder (kompletterande tabellerna 2 och 4). Särskilt utvecklade det bäst presterande teamet för nätverksinferens i Silico data uppgift ett nytt förfarande (FunChisq) som också gjorde bra ifrån sig på den experimentella datauppgiften utan att använda tidigare information, vilket ökar förtroendet för dess robusthet. Faktum är att förmågan att göra sådana jämförelser är en viktig fördel med att köra experimentella och i silico utmaningar parallellt. Även om vissa metoder utfördes bra på en datatyp endast (Fig. 3b), den övergripande positiva korrelationen mellan experimentella och in silico poäng är slående med tanke på att de baserades på olika data och bedömningsmått. Lag som inte använde tidigare information var relativt väl korrelerade (Fig. 3b), tyder på att bra artister bland dessa team på in silico data uppgift skulle kunna utföra konkurrenskraftigt på experimentella data om deras metoder utvidgades till att omfatta känd biologi. Observationen att enbart tidigare information fungerar väl återspeglar det faktum att mycket redan är känt om signalering i cancerceller och tyder på att kausala nätverk inte är helt "avkodade" i dessa celler. Men vår analys avslöjade sammanhang som avviker från känd biologi; sådana avvikelser är sannolikt särskilt viktiga för att förstå sjukdomsspecifik dysreglering och terapeutisk heterogenitet. Dessutom är det möjligt att litteraturen är partisk mot cancer, och därför kan tidigare erfarenheter baserade på litteraturen vara mindre effektiva i andra sjukdomsmiljöer. Vi förväntar oss att i framtiden en kombination av känd biologi och datadriven inlärning kommer att vara viktigt för att belysa nätverk i specifika sjukdomstillstånd. En tidigare utmaning inom DREAM var också inriktad på signalnätverk inom cancer 26. Scoring metrisken var dock prediktiv snarare än kausal (r.m.s. Fel mellan förutsagda och testdatapunkter) med en påföljd i samband med gleshet i det infererade nätverket. Vår bedömningsmetod har likheter med andra metoder i litteraturen, bland annat de som används av Maathuis et al. 38, som fokuserade på att sluta nätverk från statiska observationsdata, och Olsen et al. 39, som använde en annan scoring metrisk, med tanke på förutspådda nedströms mål i nära nätverks närhet till den hämmade noden. Det är fortfarande oklart i vilken utsträckning rangordningen av specifika inlämnade metoder kan generaliseras till olika datatyper och biologiska processer. Vi anser att det fortfarande är för tidigt att säga om det i stort sett skulle kunna komma fram effektiva "out-of-the-box"-metoder för kausala nätverksslutsatser liknande de metoder som används för vissa uppgifter inom statistik och maskininlärning. Med tanke på komplexiteten i det kausala lärandet och de många olika tillämpningsspecifika faktorerna rekommenderar vi att ansträngningarna för att dra slutsatser om nätverket när så är möjligt ska omfatta vissa interventionsdata och att lämpliga poäng, såsom de som beskrivs i detta dokument, ska användas för empirisk bedömning i samband med fastställandet av intresse. AnAlys av utmaningen. D.E.C. Ordförande och Y.Z. Utförda analyser för att jämföra högpresterande metoder som lämnats in för nätverkets inference sub-challenge. D.E.C., A.S., E.O.P., C.K.W., K.G., A.B. och J.M.S. Utformade det högpresterande tillvägagångssättet i det experimentella datanätverkets inferensuppgift. Y.Z., H.W. och M.S. Utforma den metod som bäst utfördes i Silico datanätverk inference uppgift och var den högsta rankas både experimentella och i Silico data nätverk inference uppgifter. F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z., F.Z. och Y.G. utvecklade en algoritm som var en toppartist i den experimentella datatid-kurs förutsägelse uppgift och var också den högsta rankas både experimentella och i Silico data tid-kurs förutsägelse uppgifter.  Författarna förklarar att de inte har några konkurrerande ekonomiska intressen. Kortfattat. Bioinformering. 15, 195-211 (2014)
Det bör särskilt noteras att DREAM-nätverkets slutsatssutmaning var att på förhand baserade metoder intog de två främsta positionerna i en oberoende utvärdering REF.
Inferring causal molecular networks: empirical assessment through a community-based effort
{'venue': 'Nature Methods', 'journal': 'Nature Methods', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}