Bakgrund: Inferens av genreglerande nätverksstrukturer från RNA-Seq-data är utmanande på grund av arten av data, då mätningarna tar formen av antal avläsningar som kartlagts till en given gen. Här presenterar vi en modell för RNA-Seq tidsseriedata som tillämpar en negativ binomial fördelning för observationer, och använder sparsam regression med en hästsko innan för att lära sig ett dynamiskt Bayesian nätverk av interaktioner mellan gener. Vi använder ett variationsbaserat inferensschema för att lära oss ungefärliga bakre fördelningar för modellparametrarna. Metoden jämförs med syntetiska data som är utformade för att replikera distributionen av verkliga RNA-Seq-data. Vi jämför vår metod med andra glesa regressionsmetoder och finner förbättrade resultat i lärandet riktade nätverk. Vi demonstrerar en tillämpning av vår metod på en allmänt tillgänglig mänsklig neuronal stamcell differentiering RNA-Seq tidsserie data som infer den underliggande nätverksstruktur. Slutsatser: Vår metod kan förbättra prestandan på syntetiska data genom att explicit modellera den statistiska fördelningen av data när du lär dig nätverk från RNA-Seq tidsserie. Genom att tillämpa ungefärliga inferenstekniker kan vi lära oss nätverksstrukturer snabbt med endast måttliga datorresurser.
En metod där observerade räkningsdata modelleras som negativ binomialt distribuerad föreslås att infer gen regulatoriska nätverk med hjälp av RNA-seq tidsseriedata.
Approximate inference of gene regulatory network models from RNA-Seq time series data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}