ABSTRACT Motivering: Genetiska nätverk beskrivs ofta statistiskt med hjälp av grafiska modeller (t.ex. Bayesiska nätverk). Att härleda nätverksstrukturen innebär dock en allvarlig utmaning i mikroarrayanalys där provstorleken är liten jämfört med antalet bedömda gener. Detta innebär att många standardalgoritmer för grafiska modeller inte är tillämpliga och att genetiska nätverk kan härledas till ett "tillfälligt" inverst problem. Metoder: Vi introducerar ett nytt ramverk för små prover på grafiska modeller från genuttrycksdata. Speciellt fokuserar vi på de så kallade grafiska Gaussian-modellerna (GGMs) som nu ofta används för att beskriva genföreningsnätverk och för att upptäcka villkorligt beroende gener. Vår nya metod är baserad på (1) förbättrad (regulariserad) liten provpunkt uppskattningar av partiell korrelation, (2) en exakt test av kant inkludering med adaptiv uppskattning av graden av frihet och (3) en heuristisk nätverkssökning baserad på falska upptäcktsfrekvens multipel testning. Steg 2 och 3 motsvarar en empirisk uppskattning av nätverkets topologi. Resultat: Med hjälp av datorsimuleringar undersöker vi känsligheten (kraft) och specificiteten (sann negativ hastighet) i det föreslagna ramverket för att uppskatta GGM från mikroarraydata. Detta visar att det är möjligt att återställa den sanna nätverk topologi med hög noggrannhet även för små urval dataset. Därefter analyserar vi genuttrycksdata från en tumörstudie av bröstcancer och illustrerar vårt tillvägagångssätt genom att härleda ett motsvarande storskaligt genföreningsnätverk för 3883 gener. Tillgänglighet: Upphovsmännen har genomfört metoden i R-paketet "GenetS" som är fritt tillgänglig från http://www.stat. Uni-muenchen.de/-strimmer/genets/, från R-arkivet (CRAN) och från Bioconductors webbplats.
Bland dem är arbetet med REF som introducerar en ny genetisk rekonstruktionsteknik baserad på partiella korrelationskoefficienter mest lik den föreslagna PLS-baserade metoden.
An empirical Bayes approach to inferring large-scale gene association networks
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}