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基于基因扰动及变分逼近技术的基因调控网络推断
1
作者
董自健
宋铁成
袁创
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1147-1151,共5页
为了有效提高基因调控网络推断的精度,基于基因表达数据和基因扰动数据,将基因调控网络建模为结构方程模型,并进一步转化为验证性因子分析(CFA)模型,然后使用贝叶斯方法求解CFA模型参数.在贝叶斯分析中,为减少计算量,不采用常用的马尔科...
为了有效提高基因调控网络推断的精度,基于基因表达数据和基因扰动数据,将基因调控网络建模为结构方程模型,并进一步转化为验证性因子分析(CFA)模型,然后使用贝叶斯方法求解CFA模型参数.在贝叶斯分析中,为减少计算量,不采用常用的马尔科夫-蒙特卡洛抽样方法,而是采用变分逼近技术对参数的联合后验分布进行因式化,并获得参数的后验包含概率分布及参数的后验分布.同时使用重要性抽样技术对CFA模型的推断参数进行加权平均.仿真结果表明,CFA模型和变分逼近技术是有效和可靠的.根据实验数据,使用所提算法推导了具有35个基因的酵母基因调控网络.
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关键词
基因调控网络
验证性因子分析模型
变分逼近
重要性抽样
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职称材料
题名
基于基因扰动及变分逼近技术的基因调控网络推断
1
作者
董自健
宋铁成
袁创
机构
东南
大学
信息
科学与工程学院
淮海工学院电子工程学院
香港理工大学医疗科技及信息学系
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1147-1151,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271207)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011398)
江苏省高校优秀中青年骨干教师和校长境外研修计划资助项目
文摘
为了有效提高基因调控网络推断的精度,基于基因表达数据和基因扰动数据,将基因调控网络建模为结构方程模型,并进一步转化为验证性因子分析(CFA)模型,然后使用贝叶斯方法求解CFA模型参数.在贝叶斯分析中,为减少计算量,不采用常用的马尔科夫-蒙特卡洛抽样方法,而是采用变分逼近技术对参数的联合后验分布进行因式化,并获得参数的后验包含概率分布及参数的后验分布.同时使用重要性抽样技术对CFA模型的推断参数进行加权平均.仿真结果表明,CFA模型和变分逼近技术是有效和可靠的.根据实验数据,使用所提算法推导了具有35个基因的酵母基因调控网络.
关键词
基因调控网络
验证性因子分析模型
变分逼近
重要性抽样
Keywords
gene regulatory network (GRN)
confirmatory factor analysis (CFA) model
variational approximation
importance sampling
分类号
Q78 [生物学—分子生物学]
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作者
出处
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1
基于基因扰动及变分逼近技术的基因调控网络推断
董自健
宋铁成
袁创
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
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