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中的参考文献(参考文献35条)

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