Ett av de trängande öppna problemen med beräkningssystemens biologi är att klargöra topologin för genetiska regulatoriska nätverk (GRN) med hjälp av höggenomiska data, särskilt genuttrycksdata från mikroarray. Syftet med utmaningen Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods (DREAM) är att utvärdera framgången för GRN:s inferencealgoritmer på referensvärden för simulerade data. I den här artikeln presenterar vi GENIE3, en ny algoritm för slutsatsen av GRNs som var bäst resultat i DREAM4 I Silico Multifaktorial utmaning. GENIE3 bryter ner förutsägelsen om ett regulatoriskt nätverk mellan p-gener till p olika regressionsproblem. I var och en av regressionsproblemen förutsägs uttrycksmönster för en av generna (målgenen) från uttrycksmönster för alla andra gener (inputgener), med hjälp av trädbaserade ensemblemetoder Random Forests eller Extra-Trees. Betydelsen av en indatagen i förutsägelsen av målgenuttrycksmönstret tas som en indikation på en putativ regulatorisk länk. Putative regulatorical links sedan aggregeras över alla gener för att ge en rangordning av interaktioner från vilka hela nätverket rekonstrueras. Förutom att prestera bra på DREAM4 I Silico Multifaktorial utmaning simulerade data, visar vi att GENIE3 jämfört med befintliga algoritmer för att dechiffrera det genetiska regulatoriska nätverket av Escherichia coli. Det gör inget antagande om arten av genreglering, kan hantera kombinatoriska och icke-linjära interaktioner, producerar riktade GRNs, och är snabb och skalbar. Sammanfattningsvis föreslår vi en ny algoritm för GRN-slutsats som fungerar bra på både syntetiska och verkliga genuttrycksdata. Algoritmen, baserad på funktionsval med trädbaserade ensemblemetoder, är enkel och generisk, vilket gör den anpassningsbar till andra typer av genomiska data och interaktioner.
Huynh-Thu m.fl. REF föreslog en algoritm med hjälp av trädbaserade ensemblemetoder som slumpmässiga skogar eller extra träd för slutsatsen av GRNs (Genetic Regulatory Networks) som var den bästa modellen i DREAM4 In Silico Multifaktorial Challenge.
Inferring Regulatory Networks from Expression Data Using Tree-Based Methods
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}