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.2000;7(3-4):601-20.
doi:10.1089/106652700750050961。

使用贝叶斯网络分析表达式数据

附属公司

使用贝叶斯网络分析表达式数据

N弗里德曼等。 计算机生物学杂志. 2000.

摘要

DNA杂交阵列同时测量数千个基因的表达水平。这些测量提供了细胞内转录水平的“快照”。计算生物学的一个主要挑战是从这些测量中揭示基因/蛋白质的相互作用和细胞系统的关键生物学特征。在这篇论文中,我们提出了一个基于多重表达测量的新框架,用于发现基因之间的相互作用。该框架基于贝叶斯网络来表示统计相关性。贝叶斯网络是一种基于图形的联合多元概率分布模型,它捕获变量之间的条件独立性。这种模型具有描述复杂随机过程的能力,并且提供了从(噪声)观测中学习的明确方法,因此具有吸引力。我们首先展示贝叶斯网络如何描述基因之间的相互作用。然后,我们描述了一种使用贝叶斯网络学习工具从微阵列数据中恢复基因交互作用的方法。最后,我们在Spellman等人(1998)的酿酒酵母细胞周期测量中演示了这种方法。

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