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.2005年2月1日;21(3):349-56.
doi:10.1093/bioinformatics/bti014。 Epub 2004年9月7日。

用贝叶斯方法重构具有隐藏因子的基因调控网络

附属公司

一种重建具有隐藏因素的遗传调控网络的贝叶斯方法

马修·J·比尔等。 生物信息学. .

摘要

动机:我们使用状态空间模型(SSM)从一个成熟的T细胞激活模型获得的高度重复的基因表达谱时间序列数据中反向工程转录网络。SSM是一类动态贝叶斯网络,其观测值依赖于根据马尔可夫动力学演化的一些隐藏状态变量。这些隐藏变量可以捕获基因表达谱实验中无法直接测量的效应,例如:微阵列中未包含的基因、调节蛋白的水平、mRNA和蛋白降解的效应等。

结果:我们已经探讨了使用经典方法和贝叶斯方法推断这些状态空间模型的模型结构的问题。在我们之前的工作中,使用bootstrap程序推导了代表“基因-基因”相互作用参数随时间变化的经典置信区间。在本文中,变分近似用于在贝叶斯上下文中执行类似的模型选择任务。这些监管网络的经典分析和贝叶斯分析中都存在某些相互作用。由此产生的模型将JunB和JunD置于控制细胞凋亡和增殖机制的中心。这些机制是克隆扩增和控制这些细胞的长期行为(例如程序性细胞死亡)的关键。

可利用性:补充数据可在http://public.kgi.edu/wild/index.htm有关SSM的变分贝叶斯学习的Matlab源代码,请访问http://www.cse.ebuffalo.edu/faculty/beal/software.html。

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