| 基于动态Bayesian网络的基因调控网络建模 |
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| 引用本文： | 张妤,邓志东,孙欣,贾培发. 基于动态Bayesian网络的基因调控网络建模[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2008, 48(7) |
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| 作者姓名： | 张妤 邓志东 孙欣 贾培发 |
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| 作者单位： | 清华大学,计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;罗格斯大学,计算机系,皮斯卡塔韦,NJ 08854,美国 |
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| 摘 要： | 为了精确建模与推断基因调控网络,提出一种基于动态Bayesian网络的多数据融合方法(SP-DBN).该方法利用结构期望最大算法进行未知结构学习,基于粒子滤波方法完成参数学习,可有效处理数据缺失与噪声问题,更好地捕捉数据中固有的动态特性,并通过其先验结构,在基因表达数据的基础上,自然地融合转录因子绑定位点等多数据源信息.基于酿酒酵母的真实数据,实验结果表明: 对于仅采用基因表达数据的情况, SP-DBN的敏感度与特异度分别提高到19%和95%;融入绑定位点数据后, SP-DBN的敏感度可从19%进一步提升至20%, 而特异度则仍保持在95%的水平.
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| 关 键 词： | 基因调控网络 动态Bayesian网络 结构期望最大 粒子滤波 多数据融合 |
Dynamic Bayesian network approach for modeling gene regulatory networks |
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| ZHANG Yu,DENG Zhidong,SUN Xin,JIA Peifa. Dynamic Bayesian network approach for modeling gene regulatory networks[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2008, 48(7) |
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| Authors: | ZHANG Yu DENG Zhidong SUN Xin JIA Peifa |
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