Icke-linjärt beroende är allmänt i regleringsmekanismen för genreglerande nätverk (GRN). Det är viktigt att korrekt mäta eller testa icke-linjärt beroende från verkliga data för att rekonstruera GRNs och förstå de komplexa regleringsmekanismerna i det cellulära systemet. En nyligen utvecklad mätning som kallas distanskorrelationen (DC) har visat sig vara kraftfull och beräknande effektiv vid ickelinjärt beroende i många situationer. I detta arbete införlivar vi DC till att härleda GRNs från genuttrycksdata utan några underling fördelningsantaganden. Vi föreslår tre DC-baserade GRNs slutsatser algoritmer: CLR-DC, MRNET-DC och REL-DC, och sedan jämföra dem med ömsesidig information (MI)-baserade algoritmer genom att analysera två simulerade data: riktmärke GRNs från DREAM utmaning och GRNs som genereras av SynTreeN nätverk generator, och ett experimentellt beslut SOS DNA reparationsnätverk i Escherichia coli. Enligt både mottagaroperatörens karakteristiska (ROC) kurva och precisionsåterkallelsekurvan (PR) överträffar våra föreslagna algoritmer avsevärt de MI-baserade algoritmerna i GRN:s slutledning.
Till exempel Guo et al. REF införlivade avstånds korrelationen till infererande genreglerande nätverk från genuttrycksdata utan några underliggande fördelningsantaganden.
Inferring Nonlinear Gene Regulatory Networks from Gene Expression Data Based on Distance Correlation
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}