Ett viktigt problem inom systembiologin är att rekonstruera genreglerande nätverk (GRN) från experimentella data och annan förhandsinformation. DREAM-projektet erbjuder vissa typer av experimentella data, såsom knockoutdata, knockdowndata, tidsseriedata, etc. Bland dessa är multifaktoriella perturberingsdata lättare och billigare att få fram än andra typer av experimentella data och är därmed vanligare i praktiken. I den här artikeln presenteras en ny algoritm för slutsatsen av GRNs med hjälp av DREAM4 multifaktorial perturbation data. GRN:s inferensproblem bland p-gener bryts ned i olika regressionsproblem. I var och en av regressionsproblemen, uttrycks nivån av en målgen förutspås endast från uttrycksnivån av en potentiell regleringsgen. För olika potentiella regleringsgener konstrueras olika vikter för en specifik målgen med hjälp av summan av squared residuals och Pearson korrelationskoefficienten. Sedan normaliseras dessa vikter för att återspegla ansträngningsskillnader i att reglera olika gener. Genom att på lämpligt sätt välja parametrarna i kraftlagen, vi konstruerar en 0-1 heltal programmering problem. Genom att lösa detta problem, direkt reglering gener för en godtycklig gen kan uppskattas. Och, den normaliserade vikten av en gen modifieras, på grundval av skattningsresultaten om förekomsten av direkta regler för den. Dessa normaliserade och modifierade vikter används för att köa möjligheten att det finns en motsvarande direktreglering. Beräkning resultat med DREAM4 I Silico Size 100 Multifaktoriell subchallenge visar att uppskattning prestanda av den föreslagna algoritmen kan även överträffa det bästa laget. Med hjälp av de verkliga data som tillhandahålls av DREAM5 Network Inference Challenge kan skattningsresultat rankas som trea. Dessutom visar den höga precisionen hos de erhållna mest tillförlitliga förutsägelserna att den föreslagna algoritmen kan vara till hjälp för att vägleda biologiska experimentdesigner.
Till exempel, i REF, inference problemet med gener bryts ner i × ( − 1) olika regressionsproblem, där uttrycksnivån för en målgen förutsägs från uttrycksnivån av en potentiell regleringsgen genom att använda summan av kvadratrester och Pearson korrelationskoefficienten.
Gene Regulatory Network Inference from Multifactorial Perturbation Data Using both Regression and Correlation Analyses
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}