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基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
被引量：
5
1
作者
刘飞
张绍武
高红艳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期876-883,共8页
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基...
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性,条件互信息过低估计基因间的相关性,从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高,且不能推断基因调控方向。因而,基于部分互信息和贝叶斯打分函数,提出一种新的基因调控网络构建算法(命名为PMIBSF)。基于部分互信息,PMIBSF算法首先删除初始基因相关网络中的冗余关联边,然后采用贝叶斯网络互信息测试打分函数学习贝叶斯网络结构,快速构建基因调控网络。在计算机模拟网络和真实生物分子网络上,仿真实验结果表明:PMIBSF性能优于目前较流行的LP、PCalg、NARROMI和ARACNE算法,可高精度构建基因调控网络。
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关键词
部分
互信息
互信息测试打分
贝叶斯网络
协方差矩阵
基因调控网络
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题名
基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
被引量：
5
1
作者
刘飞
张绍武
高红艳
机构
西北工业大学自动化学院信息融合教育部重点实验室
宝鸡文理学院物理与光电技术学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期876-883,共8页
基金
国家自然科学基金(91430111
61473232
61170134)资助
文摘
从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性,条件互信息过低估计基因间的相关性,从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高,且不能推断基因调控方向。因而,基于部分互信息和贝叶斯打分函数,提出一种新的基因调控网络构建算法(命名为PMIBSF)。基于部分互信息,PMIBSF算法首先删除初始基因相关网络中的冗余关联边,然后采用贝叶斯网络互信息测试打分函数学习贝叶斯网络结构,快速构建基因调控网络。在计算机模拟网络和真实生物分子网络上,仿真实验结果表明:PMIBSF性能优于目前较流行的LP、PCalg、NARROMI和ARACNE算法,可高精度构建基因调控网络。
关键词
部分
互信息
互信息测试打分
贝叶斯网络
协方差矩阵
基因调控网络
Keywords
part mutual information
mutual information test Scoring
Bayesian network
covariance matrix
generegulatory network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法
刘飞
张绍武
高红艳
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
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