Den korrekta funktionen hos alla levande celler bygger på komplexa nätverk av genreglering. Dessa regelmässiga interaktioner är inte statiska utan svarar på förändringar i miljön och utvecklas under en organisms livscykel. Ett utmanande mål i beräkningssystem biologi är att härleda dessa tidsvarierande gen regulatoriska nätverk från typiskt korta tidsserier av transkriptionsprofiler. Även om homogena modeller, som konventionella dynamiska Bayesianska nätverk, saknar flexibilitet för att lyckas i denna uppgift, lider fullt flexibla modeller av uppblåst inferens osäkerhet på grund av den begränsade mängden tillgängliga data. I detta dokument utforskar vi en semiflexibel modell baserad på ett bitvis homogent dynamiskt Bayesianskt nätverk som regleras av genspecifikt intersegmentbaserat informationsutbyte. Vi undersöker olika val av tidigare distribution och informationskoppling och utvärderar deras prestanda på syntetiska data. Vi tillämpar vår metod för genuttryck tidsserier som erhållits under livscykeln för Drosophila melanogaster, och jämföra den förutsagda segmenteringen med andra state-of-the-art tekniker. Vi avslutar vår utvärdering med en apEditor: James Cussens. Programvara: R-kod för alla modeller som beskrivs i detta dokument är tillgänglig från http://www.bioss.ac.uk/students/frankd.html, och kommer att göras tillgänglig som ett R-paket på det omfattande R Archive Network (CRAN) inom en nära framtid. Lär dig (2013) 90:191-230 plikation till syntetisk biologi, där målet är att förutsäga ett in vivo regulatoriskt nätverk av fem gener i Saccharomyces cerevisiae som utsätts för en föränderlig miljö.
En semiflexibel modell baserad på ett bitvis homogent dynamiskt Bayesianskt nätverk, där nätverksstrukturen i varje segment delar information med angränsande segment, föreslogs i REF.
Non-homogeneous dynamic Bayesian networks with Bayesian regularization for inferring gene regulatory networks with gradually time-varying structure
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}