Motivering: Noggrann, kontextspecifik reglering av genuttryck är nödvändig för alla organismer. Därför är det mycket viktigt att förstå de komplexa relationerna inom cellulära genreglerande nätverk. Ett verktyg för att beskriva och analysera beteendet hos sådana nätverk är Booleska modeller. Ombyggnaden av ett booleskt nätverk från biologiska data kräver identifiering av beroenden inom nätverket. Denna uppgift blir alltmer beräkningskrävande med stora mängder data som skapats av den senaste tidens teknik med hög genomströmning. Därför har vi utvecklat en metod som är särskilt lämpad för återuppbyggnad av nätverksstruktur utifrån storskaliga data. I vårt tillvägagångssätt, tog vi fördel av det faktum att en specifik transkriptionsfaktor ofta kommer att konsekvent antingen aktivera eller hämma en specifik målgen, och denna typ av reglerande beteende kan modelleras med hjälp av monotona funktioner. Resultat: För att upptäcka regleringsberoenden i ett nätverk undersökte vi hur uttrycket för olika gener korrelerar med på varandra följande nätverkstillstånd. För detta ändamål använde vi Pearson korrelation som ett elementärt korrelationsmått. Med tanke på ett booleskt nätverk som endast innehåller monotona booleska funktioner, bevisar vi att korrelationen mellan på varandra följande stater kan identifiera beroendena i nätverket. Denna metod finner inte bara beroenden i slumpmässigt skapade konstgjorda nätverk till mycket hög procent, men också rekonstruerade stora fraktioner av både en publicerad Escherichia coli regulatoriska nätverk från simulerade data och en jästcell cykel nätverk från verkliga microarray
Maucher m.fl. REF använde Pearson korrelation som en elementär korrelationsåtgärd för att upptäcka regleringsberoenden i ett genregelverk.
Inferring Boolean network structure via correlation
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}