基于Logistic回归模型的时变结构基因调控网络构建

发布时间：2019-03-09 14:25

【摘要】：目前,由大多数基因调控网络的重构方法推导出的网络结构是静态的,即不随时间改变.但在细胞周期或一个有机体的不同生长阶段,调控网络的拓扑结构会发生显著变化.这为深入了解基因调控的时空机制带来困难.因此,文中提出一种基于时延互信息和核权重l1正则化Logistic回归模型学习时变结构基因调控网络的算法.将其应用于两种生物情景数据:黑腹果蝇在不同阶段的肌肉发育和酿酒酵母苯菌灵中毒后的反应.实验结果显示,该方法能反映不同细胞状态对基因间相互作用的影响,有效获取基因调控网络随时间变化的动态效应.
[Abstract]:At present, the network structure derived from most methods of gene regulation network reconstruction is static, that is, it does not change with time. However, during cell cycle or different growth stages of an organism, the topology of the regulatory network will change significantly. This makes it difficult to understand the spatio-temporal mechanism of gene regulation. Therefore, an algorithm for learning time-varying gene regulation networks based on time-delay mutual information and kernel weight L1 regularized Logistic regression model is proposed in this paper. It was applied to two kinds of biological scenario data: the muscle development of Drosophila melanogaster at different stages and the reaction after intoxication by Saccharomyces cerevisiae. The results show that this method can reflect the effect of different cell states on gene-gene interaction and obtain the dynamic effect of gene regulation network with time.
【作者单位】： 中国科学院大学电子电气与通信工程学院;北京联合大学基础部;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.60702035) 浙江省自然科学基金项目(No.Y6090164)资助
【分类号】：TP393.02

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