基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络.     

采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练.采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图.并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验.实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.     

共有基因模块构建大规模基因调控网络

目的 提出一种利用共有基因模块构建大规模基因调控网络算法(Common Gene Mod-ules Network,CGMN),有效降低传统基因调控网络构建基因节点规模较大的基因调控网络(包含几百个,甚至几千个基因节点)时时间复杂度过大的缺陷.方法 CGMN算法从基因表达数据出发,采用6种常用聚类算法把基因表达模式相似的基因聚类成功能模块,找出6种聚类方法的共有模块,并将其作为功能模块基因节点,采用局部贝叶斯网络(Local Bayesian Network,LBN)算法构建功能模块基因-基因调控网络.结果 与结论 大规模细胞周期基因表达数据集上仿真实验结果表明,搜索共有模块压缩基因节点数目策略,能够有效降低大规模基因调控网络重构时间复杂度,且验证了CGMN算法构建大规模基因调控网络的有效性.     

IE_K2：一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法

为获得正确的节点次序,提高K2算法的执行效率和精确度,提出一种构建基因调控网络的IE-K2算法.基于两个节点互信息构建无向图,通过引入联合信息熵来获得最佳的节点次序.在Alarm网络中的实验结果表明,其预测的准确率优于爬山算法和随机节点顺序的K2算法;将IE-K2算法用于构建酿酒酵母的基因调控网络,通过现有文献证明了调控关系的正确性,结果显示了该算法的有效性.     

基于单细胞RNA测序数据的基因调控网络推断算法综述

通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序（scRNA-seq）为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基因调控网络推断算法进行介绍,包括3种针对批量RNA测序数据的推断算法和23种针对scRNA-seq数据的推断算法（基于布尔网络的算法2种、基于微分方程的算法3种、基于伪时序基因相关性集成策略的算法5种、基于共表达基因的算法4种、基于细胞特异性的算法3种、基于深度学习的算法6种）,详细描述了每类算法的方法原理和算法优缺点,对算法进行综合比较;然后分析了推断算法比较研究的相关成果,并使用scRNA-seq数据简单评估了26种算法的性能;最后探讨当前基因调控网络推断算法面临的机遇与挑战.     

基于改进贝叶斯方法的基因调控网络构建

为了研究基因之间的复杂调控关系,使用贝叶斯网络模型来构建基因调控网络,针对以往单一贝叶斯网络模型结构学习算法精度低的问题,提出一种结合信息论构建初始网络并在该网络上进行评分搜索的基因调控网络学习方法,使用最大信息系数筛选有较高关联性的节点构建初始网络以提高解的质量,在评分搜索中使用禁忌搜索和BDe评分训练生成最终网络。之后在一组单细胞的蛋白质因果表达网络数据和大肠杆菌表达网络数据上进行构建基因调控网络实验,并在不同数据量,不同性能指标上与其他网络构建算法进行对比。实验结果表明,构建方法在不同规模的数据集上的有效性和准确率优于用于对比的其他算法。     

AP数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

AP 数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

基于改进MS-EM算法的贝叶斯网络学习法构建基因调控网络

基因调控网络的重构是功能基因组中最具挑战性的课题之一.实验证明构建基因调控网络的最有前途的方法是贝叶斯网络.EM算法是一种有效的利用数据来学习贝叶斯网络的方法,能较好地处理构建基因调控网络中的数据缺失情况,但存在学习精度低、对初始参数值依赖的缺点.本文应用贝叶斯网络实现啤酒酵母细胞基因调控网络的构建,用改进的MS-EM算法进行学习,并实现实验结果的可视化.与现有文献比较,结果表明改进后的算法进一步降低了时间性能,提高了构建调控网络的精度.     

构建基因调控布尔网络的一种方法

为了重构基因调控网络,提出可以通过基因之间的布尔逻辑代数和逻辑电路网络得到基因调控的动态转换。进而找到整个基因网络的动态变化。利用熵互信息理论对基因表达进行处理,构建基因调控布尔网络。