Att härleda regulatoriska relationer mellan många gener baserat på deras temporal variation i transkript överflöd har varit ett populärt forskningsämne. På grund av arten av mikroarray experiment, klassiska verktyg för tidsserieanalys förlorar kraft eftersom antalet variabler långt överstiger antalet prover. I detta dokument beskriver vi några av de befintliga multivariata inferenstekniker som är tillämpliga på hundratals variabler och visar de potentiella utmaningarna för små stickprov, storskaliga data. Vi föreslår en riktad partiell korrelation (DPC) metod som en effektiv och effektiv lösning på regulatoriska nätverk inference med hjälp av dessa data. Särskilt för genomiska data är den föreslagna metoden utformad för att hantera storskaliga datauppsättningar. Det kombinerar effektiviteten av partiell korrelation för att inrätta nätverk topologi genom att testa villkorligt oberoende, och begreppet Granger kausalitet för att bedöma topologi förändring med inducerade avbrott. Tanken är att när en transkriptionsfaktor framkallas artificiellt inom ett gennätverk, innebär störningen av nätverket genom induktionen en genroll i transkriptionsregleringen. Benchmarkingresultaten med hjälp av GeneNetWeaver, simulatorn för DREAM-utmaningarna, ger starka belägg för den enastående prestandan hos den föreslagna DPC-metoden. När det tillämpas på verkliga biologiska data avslöjar det infererade nätverket för stärkelsemetabolism i Arabidopsis många biologiskt meningsfulla nätverksmoduler som förtjänar ytterligare utredning. Dessa resultat tillsammans föreslår DPC är ett mångsidigt verktyg för genomik forskning. R-paketet DPC finns tillgängligt för nedladdning
Yuan m.fl. I REF föreslogs en metod för riktad partiell korrelation (DPC) som en effektiv och effektiv lösning på nätinferens i regleringsnätet.
Directed Partial Correlation: Inferring Large-Scale Gene Regulatory Network through Induced Topology Disruptions
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}