Genreglerande nätverk är en nyckelfråga för genomisk signalbehandling. I detta dokument behandlas slutsatsen av probabilistiska booleska nät (PBN) från observerade tidssekvenser av nätverksstater. Eftersom en PBN består av ett begränsat antal booleska nätverk, en grundläggande observation är att egenskaperna hos ett enda booleskt nätverk utan perturbation kan bestämmas av dess parvisa övergångar. Eftersom nätverksfunktionen är fast och det inte finns några störningar, kommer ett givet tillstånd alltid att följas av ett unikt tillstånd vid den efterföljande tidpunkten. Således, en övergångsräkningsmatris som kompileras över en datasekvens kommer att vara gles och innehåller endast en post per rad. Om nätverket också har perturbationer, med liten perturbation sannolikhet, då övergångsräkningsmatrisen skulle ha några obetydliga nonzero poster som ersätter några (eller alla) av nollorna. Om en datasekvens är tillräckligt lång för att korrekt fylla matrisen, då bestämning av de funktioner och ingångar underliggande modellen är enkel. Svårigheten kommer när övergångsräkningsmatrisen består av data som härrör från mer än ett Booleskt nätverk. Vi adresserar PBN inference-proceduren i flera steg: (1) separera datasekvensen i "ren" subsekvenser som motsvarar de ingående Booleska nätverken; (2) givet en subsekvens, infer ett Booleskt nätverk; och (3) infer sannolikheterna för perturbation, sannolikheten för att det finns en övergång mellan de ingående Booleska nätverken, och de urvalsannolikheter som styr vilket nätverk som ska väljas med en switch. Fånga den fulla dynamiska beteende av probabilistiska Booleska nätverk, vare sig de binära eller multivärdiga, kommer att kräva användning av timliga data, och en hel del av det. Detta bör inte vara förvånande med tanke på modellens komplexitet och antalet parametrar, både övergångsparametrar och statiska, som måste uppskattas. Förutom att tillhandahålla en inferencealgoritm, visar detta dokument att datakravet är mycket mindre om man inte vill dra slutsatsen om byte, perturbation och urval sannolikheter, och att komponent-nätverksanslutning kan upptäckas med anständig noggrannhet för relativt små tidsförlopp sekvenser.
I REF föreslogs ett estimeringsförfarande för BNps från tidsdatasekvensen baserat på en övergångsräkningsmatris och det optimala valet av indatanoder.
Inference of a Probabilistic Boolean Network from a Single Observed Temporal Sequence
{'venue': 'EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology', 'journal': 'EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}