Vi föreslår en metod för analys av dynamiska nätverk baserat på en nyligen genomförd mätning av Granger kausalitet mellan tidsserier, baserad på kärnmetoder. Generaliseringen av kärnan Granger kausalitet till multivariatfallet, här presenteras, delar följande funktioner med de bivariata åtgärderna: (i) regressionsmodellens icke-linjäritet kan kontrolleras genom att välja kärnans funktion och (ii) problemet med falska kausaliteter, som uppstår som komplexiteten i modellen ökar, hanteras av en urvalsstrategi av eigenvektorerna i en reducerad grammatris vars räckvidd representerar de ytterligare funktionerna på grund av den andra tidsserien. Dessutom finns det inget föregående antagande om att nätet måste vara en riktad acyklisk graf. Vi tillämpar det föreslagna tillvägagångssättet på ett nätverk av kaotiska kartor och på ett simulerat genetiskt regelsystem: det visas att nätverkets underliggande topologi kan rekonstrueras från tidsserier av nodens dynamik, förutsatt att ett tillräckligt antal prover finns tillgängliga. Med tanke på ett linjärt dynamiskt nätverk, byggt av preferensfäste system, visar vi att för begränsad dataanvändning av bivariat Granger kausalitet är ett bättre val w.r.t metoder med L1 minimization. Slutligen överväger vi verkliga uttrycksdata från HeLa-celler, 94 gener och 48 tidspoäng. Analysen av statiska korrelationer mellan gener avslöjar två moduler som motsvarar välkända transkriptionsfaktorer; Granger analys sätter i bevis nitton orsakssamband, alla involverade gener relaterade till tumörutveckling.
Marinazzo m.fl. REF tillämpar kausalitetsmetoden Kernel-Granger för flerdimensionell tidsseriebehandling, inklusive de nätverk som innehåller cykler.
Kernel Granger causality and the analysis of dynamical networks
{'venue': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'journal': 'Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Physics', 'Biology']}