Reverse engineering metoder för att bygga gen regulatoriska nätverk (GRNs) baserat på genom-wide mRNA uttrycksdata har lett till betydande biologiska fynd, såsom upptäckten av nya läkemedel mål. De rekonstruerade GRN:s tillförlitlighet måste dock förbättras. Här föreslår vi en ensemble-baserad nätverksaggregation metod för att förbättra noggrannheten av nätverk topologier konstruerade från mRNA uttrycksdata. För att utvärdera resultaten av olika tillvägagångssätt skapade vi dussintals simulerade nätverk från kombinationer av genuppsättningsstorlekar och provstorlekar och testade även våra metoder på tre Escherichia coli-dataset. Vi visar att den ensemblebaserade nätaggregationsmetoden kan användas för att effektivt integrera GRN konstruerade från olika studier - att producera mer exakta nätverk. Vi tillämpar också denna metod för att bygga ett nätverk från epithelial mesenchymal övergång (EMT) signatur microarray data och identifiera nav gener som kan vara potentiella drogmål. Den R-kod som används för att utföra alla analyser finns i ett R-paket med titeln 'ENA', tillgängligt på CRAN (http://cran.r-project.org/web/packages/ENA/).
Till exempel föreslås i REF en Ensemble-baserad nätverksaggregationsmetod (ENA) för att integrera gennätverk som härrör från olika metoder och datauppsättningar, för att förbättra noggrannheten hos nätverksinferensen.
Ensemble-Based Network Aggregation Improves the Accuracy of Gene Network Reconstruction
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}