Lösningen på högdimensionella inferens- och förutsägelseproblem inom beräkningsbiologin är nästan alltid en kompromiss mellan matematisk teori och praktiska begränsningar såsom begränsade beräkningsresurser. Allteftersom tiden går ökar beräkningskraften, men väletablerade slutledningsmetoder förblir ofta låsta i sin ursprungliga suboptimala lösning. Resultat: Vi går tillbaka till Segal et al. (2003) för att härleda regleringsmoduler och deras villkorsspecifika regulatorer från genuttrycksdata. I motsats till deras direkta optimeringsbaserade lösning använder vi en mer representativ centroidliknande lösning som extraheras från en ensemble av möjliga statistiska modeller för att förklara data. ensemblemetoden väljer automatiskt en delmängd av de mest informativa generna och bygger en kvantitativt bättre modell för dem. Gener som samlas i de flesta modeller producerar funktionellt mer sammanhängande moduler. Tillsynsmyndigheter som konsekvent tilldelas en modul stöds oftare av litteratur, men en enda modell innehåller alltid många tillsynsmyndigheter uppdrag som inte stöds av ensemblen. Tillförlitligt upptäcka tillståndsspecifik eller kombinatorisk reglering är särskilt svårt i en enda optimal men kan uppnås med ensemble medelvärde. Tillgänglighet: All programvara som utvecklats för denna studie är tillgänglig från
Detta förfarande förbättras i REF med hjälp av en ensemble av möjliga statistiska modeller.
Module networks revisited: computational assessment and prioritization of model predictions
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Biology']}