Problemet med att rekonstruera storskaliga, genreglerande nätverk från genuttrycksdata har samlat stor uppmärksamhet inom bioinformatik under det senaste årtiondet och det grafiska modelleringsparadigmet har framträtt som en populär ram för inferens. Analys i en fullständig Bayesian inställning är beroende av tilldelning av en så kallad struktur tidigare-en sannolikhetsfördelning på nätverk, kodning en priori biologisk kunskap antingen i form av kompletterande data eller topologiska funktioner på hög nivå. Ett viktigt topologiskt övervägande är att ett brett spektrum av cellulära nätverk är ungefär skala-fri, vilket innebär att fraktionen, P(k), av noder i ett nätverk med grad k ungefär beskrivs av en power-law P(k)!k {c med exponent c mellan 2 och 3. Standard praxis, dock, är att utnyttja en slumpmässig struktur tidigare, som gynnar nätverk med binomialt distribuerade examen distributioner. I detta dokument introducerar vi en skalfri struktur tidigare för grafiska modeller baserade på formeln för sannolikheten för ett nätverk under en enkel skala-fri nätverksmodell. Till skillnad från den slumpmässiga strukturen tidigare, dess skalfria motsvarighet kräver en nodmärkning som en parameter. För att kunna använda detta tidigare för storskaliga nätverksinferens, designar vi en ny Metropolis-Hastings sampler för grafiska modeller som innehåller en nodmärkning som en tillståndsrymdvariabel. I en simuleringsstudie visar vi att den skalafria strukturen tidigare överträffar den slumpmässiga strukturen innan den återhämtar skalfria nätverk samtidigt som den behåller förmågan att återställa slumpmässiga nätverk. Vi uppskattar sedan ett gen association nätverk från genuttryck data från en bröstcancer tumörstudie, visar att skala-fri struktur tidigare återhämtar nav, inklusive det tidigare okända navet SLC39A6, som är en zinktransportör som har varit inblandad i spridningen av bröstcancer till lymfkörtlarna. Vår analys av bröstcanceruttrycksdata understryker värdet av den skalfria strukturen före som ett instrument för att underlätta identifieringen av kandidatnavgener med potential att styra hypoteser av molekylära biologer, och därmed driva framtida experiment.
Sheridan m.fl. REF rekonstruerar genreglerande nätverk från genuttrycksdata genom att föreslå en struktur som tidigare omfattar den skalfria egenskapen.
A Scale-Free Structure Prior for Graphical Models with Applications in Functional Genomics
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}