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基于单细胞RNA测序数据的基因调控网络推断算法综述
1
作者
张少强
潘镜伊
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期1-12,共12页
通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序(scRNA-seq)为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基...
通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序(scRNA-seq)为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基因调控网络推断算法进行介绍,包括3种针对批量RNA测序数据的推断算法和23种针对scRNA-seq数据的推断算法(基于布尔网络的算法2种、基于微分方程的算法3种、基于伪时序基因相关性集成策略的算法5种、基于共表达基因的算法4种、基于细胞特异性的算法3种、基于深度学习的算法6种),详细描述了每类算法的方法原理和算法优缺点,对算法进行综合比较;然后分析了推断算法比较研究的相关成果,并使用scRNA-seq数据简单评估了26种算法的性能;最后探讨当前基因调控网络推断算法面临的机遇与挑战.
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关键词
基因调控
网络
单细胞RNA测序
网络推断算法
深度学习
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职称材料
植物单细胞基因调控网络推断研究进展
2
作者
张旭东
孙善文
《现代农业科技》
2025年第10期165-171,175,共8页
基因调控网络(gene regulatory network,GRN)推断在系统生物学中占有核心地位,近年来单细胞组学技术的飞速发展使研究者能够在单细胞分辨率下获取基因和细胞的调控信息,推动了基因调控网络的构建。基于此,综述了近年来植物单细胞基因调...
基因调控网络(gene regulatory network,GRN)推断在系统生物学中占有核心地位,近年来单细胞组学技术的飞速发展使研究者能够在单细胞分辨率下获取基因和细胞的调控信息,推动了基因调控网络的构建。基于此,综述了近年来植物单细胞基因调控网络推断方面的研究进展,介绍了基因调控网络推断的模型,包括互信息法、回归模型、贝叶斯网络、布尔网络、常微分方程和深度学习方法。此外,还探讨了部分现有方法负样本选择、模型评估方面的局限性,指出了其对调控网络建模的影响。最后对单细胞基因调控网络的未来研究方向及其在植物科学中的潜在应用进行了展望。
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关键词
基因调控
网络
单细胞
网络推断算法
深度学习
研究进展
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职称材料
题名
基于单细胞RNA测序数据的基因调控网络推断算法综述
1
作者
张少强
潘镜伊
机构
天津师范大学计算机与信息工程学院
出处
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期1-12,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572358)
天津市自然科学基金重点资助项目(19JCZDJC35100).
文摘
通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序(scRNA-seq)为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基因调控网络推断算法进行介绍,包括3种针对批量RNA测序数据的推断算法和23种针对scRNA-seq数据的推断算法(基于布尔网络的算法2种、基于微分方程的算法3种、基于伪时序基因相关性集成策略的算法5种、基于共表达基因的算法4种、基于细胞特异性的算法3种、基于深度学习的算法6种),详细描述了每类算法的方法原理和算法优缺点,对算法进行综合比较;然后分析了推断算法比较研究的相关成果,并使用scRNA-seq数据简单评估了26种算法的性能;最后探讨当前基因调控网络推断算法面临的机遇与挑战.
关键词
基因调控
网络
单细胞RNA测序
网络推断算法
深度学习
Keywords
gene regulatory network
single-cell RNA sequencing
network inference algorithm
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
Q811.4 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
植物单细胞基因调控网络推断研究进展
2
作者
张旭东
孙善文
机构
东北林业大学生命科学学院
出处
《现代农业科技》
2025年第10期165-171,175,共8页
文摘
基因调控网络(gene regulatory network,GRN)推断在系统生物学中占有核心地位,近年来单细胞组学技术的飞速发展使研究者能够在单细胞分辨率下获取基因和细胞的调控信息,推动了基因调控网络的构建。基于此,综述了近年来植物单细胞基因调控网络推断方面的研究进展,介绍了基因调控网络推断的模型,包括互信息法、回归模型、贝叶斯网络、布尔网络、常微分方程和深度学习方法。此外,还探讨了部分现有方法负样本选择、模型评估方面的局限性,指出了其对调控网络建模的影响。最后对单细胞基因调控网络的未来研究方向及其在植物科学中的潜在应用进行了展望。
关键词
基因调控
网络
单细胞
网络推断算法
深度学习
研究进展
Keywords
gene regulatory network
single-cell
network inference algorithm
deep learning
research progress
分类号
Q943 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于单细胞RNA测序数据的基因调控网络推断算法综述
张少强
潘镜伊
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
植物单细胞基因调控网络推断研究进展
张旭东
孙善文
《现代农业科技》
2025
0
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职称材料
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