{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,6,6]],“日期-时间”:“2024-06-06T16:40:07Z”,“时间戳”:1717692007402},“参考-计数”:40,“出版商”:“牛津大学出版社(OUP)”,“发行”:“17”,“许可证”:[{“开始”:{-日期-部件“:[2016,10,2]],“时间我”:“2016-10-02T00:00:00Z”,“时间戳”:1475366400000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:772,“URL”:“http://\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/3.0”}],“content-domain”:{“domain”:[],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[[2014,9,1]]}”,“abstract”:“”摘要<\/jats:title>动机:研究癌症基因组数据集中的组合模式最近已成为识别新型癌症驱动网络的工具。例如,已经设计了一些方法来量化一组基因以相互排斥的方式发生突变的趋势。通常通过在适当的零模型下计算P值来评估所建议度量的重要性。为此,使用蒙特卡罗方法(切换算法)在零模型下对模拟数据集进行采样,以保持患者和基因突变率。在这种方法中,基因组数据集被表示为一个二分网络,对其应用马尔可夫链更新(切换步骤)。这些步骤修改了网络拓扑,必须执行最少的步骤才能在空模型下独立绘制模拟数据集。这个数字之前已经被经验推导为变量总数的线性函数,这使得这个过程的计算成本很高<\/jats:p>结果:我们提出了一个新的开关步数近似下限,并通过解析推导得出。此外,我们还开发了R包BiRewire,包括新的高效切换算法实现。我们通过将BiRewire应用于大型真实癌症基因组数据集来说明其性能。我们报告说,相对于现有的实现边界和等效的P值计算,时间需求大幅减少。因此,我们建议BiRewire研究基因组数据集和其他可以建模为二部网络的数据的统计特性<\/jats:p>可用性和实施:BiRewire可在BioConductor上下载,网址为http://www.BioConductor.org\/packages\/2.13\/bioc\/html\/BiRewire.html<\/jats:p>联系人:\u00a0iorio@ebi.ac.uk<\/jats:p>补充信息:补充数据可从生物信息学在线获取<\/jats:p>“,”DOI“:”10.1093\/生物信息学\/btu474“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[[2014,8,26]],”date-time“:”2014-08-26T11:23:57Z“,”timestamp“:1409052237000},”page“:“i617-i623”,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:33,“title”:[“在保留改变计数的同时快速随机化大型基因组数据集”],“前缀”:“10.1093”,“卷”:“30”,“作者”:[{“给定”:“Andrea”,“家族”:“Gobbi”,“序列”:“第一个”,“隶属关系”:[{“名称”:“布鲁诺·凯斯勒基金会,I-38100波沃(特伦托),意大利,2欧洲分子生物学实验室,欧洲生物信息学研究所,剑桥CB10 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