Bakgrund: Många algoritmer har utvecklats för att härleda topologin av genreglerande nätverk från genuttrycksdata. Dessa metoder producerar vanligtvis en rankning av kopplingar mellan gener med tillhörande konfidenspoäng, varefter en viss tröskel väljs för att producera den inferred topologin. De strukturella egenskaperna hos det förutsagda nätverket liknar dock inte de som är typiska för ett genregelverk, eftersom de flesta algoritmer endast tar hänsyn till anslutningar som finns i data och inte inkluderar kända grafegenskaper i sin slutledningsprocess. Detta minskar exaktheten i dessa metoders förutsägelser och begränsar deras användbarhet i praktiken. Vi föreslår en efterbehandlingsalgoritm som är tillämplig på alla förtroenderankningar av regelmässiga interaktioner som erhålls från en nätverksinferensmetod som bland annat kan använda grafer och flera grafinvarianta egenskaper för att omvärdera länkarna till en mer exakt förutsägelse. För att visa potentialen i vår strategi, vi om-ranka förutsägelser av sex olika state-of-the-art algoritmer med tre enkla nätverksegenskaper som optimeringskriterier och visa att Netter kan förbättra de förutsägelser som gjorts på både artificiellt genererade data samt DREAM4 och DREAM5 riktmärken. Dessutom DREAM5 E.coli. community förutsägelse härleds från verkliga uttryck data förbättras ytterligare. Dessutom jämför Netter gynnsamt med andra algoritmer efter bearbetningen och är inte begränsad till korrelationsliknande förutsägelser. Slutligen visar vi att prestandaökningen är robust för ett brett spektrum av parameterinställningar. Netter finns på http://bioinformatics.intec.ugent.be. Slutsatser: Nätverksslutsatser från data med hög genomströmning är en långvarig utmaning. I detta arbete presenterar vi Netter, som ytterligare kan förfina nätverksprognoser baserat på en uppsättning användardefinierade grafegenskaper. Netter är ett flexibelt system som kan användas unisont med alla metoder som producerar en rankning från omics data. Den kan skräddarsys efter särskilda förkunskaper av expertanvändare men kan också tillämpas i allmänna användningsfall. Avslutningsvis anser vi att Netter är ett intressant andra steg i nätverksslutprocessen för att ytterligare öka kvaliteten på förutsägelser.
Dessutom föreslogs i REF en strategi för en ny rangordning av genreglerande nätinferens som en strategi för efterbehandling som skulle kunna kombineras med alla övervakade eller oövervakade metoder.
Netter: re-ranking gene network inference predictions using structural network properties
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}