阿拉克涅

ARACNE:在哺乳动物细胞环境中重建基因调控网络的算法。背景:阐明基因调控网络对于理解正常细胞生理和复杂的病理表型至关重要。现有的全基因组“逆向工程”计算方法仅适用于基因组简单的低等真核生物。在这里,我们提出了一种新的算法ARACNE,它使用微阵列表达谱,专门设计用于扩展哺乳动物细胞中调控网络的复杂性,但其通用性足以解决更广泛的网络反褶积问题。该方法利用信息论方法消除了由共表达方法推断出的大多数间接相互作用。结果:证明了当网络拓扑中回路的影响可以忽略时,ARACNE可以精确(渐近)地重构网络,并且证明了该算法在实际应用中,即使在存在大量回路和复杂拓扑的情况下也能很好地工作。我们评估了ARACNE重建转录调控网络的能力,使用了真实的合成数据集和人类B细胞的微阵列数据集。在合成数据集上,ARACNE实现了非常低的错误率,并优于现有的方法,如相关网络和贝叶斯网络。应用于人类B细胞遗传网络的反卷积研究表明,ARACNE能够推断cMYC原癌基因的有效转录靶点。我们还研究了互信息误判对网络重构的影响,结果表明基于互信息排序的算法对估计误差具有更大的弹性。结论:ARACNE在识别哺乳动物细胞网络中的直接转录相互作用方面显示出了希望,这一问题对现有的逆向工程算法提出了挑战。这种方法可以提高我们利用微阵列数据阐明细胞过程的功能机制和识别哺乳动物细胞网络中药理化合物的分子靶点的能力。


zbMATH参考文献(参考 30篇文章

显示第1到第20个结果,共30个。
按年份排序(引用)
  1. Johan Pensar;Xu,Yingying;Puranen,Santeri;Pesonen,Maiju;Kabashima,Yoshiyuki;Corander,Jukka:二元成对马尔可夫网络的高维结构学习:比较数值研究(2020)
  2. Christina Durón;Pan,Yuan;Gutmann,David H.;Hardin,Johanna;Radunskaya,Ami:中间性中心性的变异性及其对识别关键基因的影响(2019年)
  3. Sanguinetti,Guido(编辑);Huynh Thu,V–n Anh(编辑):基因调控网络。方法和方案(2019年)
  4. 石继凡;赵娟;李铁军;陈洛南:用信息论方法检测网络中的直接关联(2019)
  5. Champion,Magali;Picheny,Victor;Vignes,Matthieu:使用(\ell_1)推断大型图-惩罚可能性(2018)
  6. Romano,Simone;Vinh,Nguyen Xuan;Verspoor,Karin;Bailey,James:随机信息系数:评估噪声数据中的相关性(2018)
  7. Fan,Yue;Wang,Xiao;Peng,Qinke:利用贝叶斯非参数回归和拓扑信息推断基因调控网络(2017)
  8. 基思,乔纳森M.(编辑):生物信息学。第二卷:结构、功能和应用(2017)
  9. Possieri,Corrado;Steel,Andrew R.:随机布尔网络概率的渐近稳定性(2017)
  10. Weishaupt,Holger;Johansson,Patrik;Engström,Christopher;Nelander,Sven;Silvestrov,Sergei;Swarling,Fredrik J.:反向工程转录调控网络中图形中心的失保性(2017年)
  11. Reddy,Gautam;Celani,Antonio;Vergassola,Massimo:Infomax勘探与开发最佳平衡策略(2016)
  12. Weishaupt,Holger;Johansson,Patrik;Engstrom,Christopher;Nelander,Sven;Silvestrov,Sergei;Swarling,Fredrik J.:基于图中心度的癌症基因预测(2016年)
  13. Young,William Chad;Raftery,Adrian E.;Yeung,Ka-Yee:遗传扰动数据中基因调控网络推断的后验概率方法(2016)
  14. Fioretto,Ferdinando;Dovier,Agostino;Pontelli,Enrico:基于社区的受限基因调控网络推断(2015)
  15. Grzegorczyk,Marco;Aderhold,Andrej;Husmeier,Dirk:用模型集合推断生物钟基因和新陈代谢之间的双向相互作用(2015)
  16. Lim,Néhémy;d'AlchéBuc,佛罗伦萨;Auliac,Cédric;Michailidis,George:用于网络推理的基于算子值核的向量自回归模型(2015)
  17. Yin,Weiwei;Kissinger,Jessica C.;Moreno,Alberto;Galinski,Mary R.;Styczynski,Mark P.:从基因组规模数据到传染病模型:基于贝叶斯网络的模型开发策略(2015)
  18. Aderhold,Andrej;Husmeier,Dirk;Grzegorczyk,Marco:昼夜调节调节调节网络的统计推断(2014)
  19. Kasabov,Nikola(编辑):Springer生物/神经信息学手册(2014)
  20. Martínez Ballesteros,M.;Nepomuceno Chamorro,I.A.;Riquelme,J.C.:通过多目标进化定量关联规则发现基因关联网络(2014)