基于统计独立性度量方法的大肠杆菌基因调控网络结构辨识

发布时间：2017-12-23 06:36

  本文关键词：基于统计独立性度量方法的大肠杆菌基因调控网络结构辨识　出处：《中国生物医学工程学报》2013年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：生物学探究的基因关联是类似于因果关系的本质联系,要解决的关键问题是寻找一种可以描述本质联系的方法。针对Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods第3次竞赛项目(DREAM3)中的大肠杆菌(E.coli)基因调控网络结构辨识问题,提出一种基于再生核希尔伯特空间(RKHS)的统计独立性度量方法——Hilbert-Schmidt独立性准则(HSIC)。此方法是一种基于分布的非参数独立性度量方法,并不要求数据符合某种特定分布,不以分类率、模型简单度等外部条件作为约束条件,同时非参数定量地描述变量之间的联系程度。对大肠杆菌基因表达数据的实验结果显示,尽管数据集中的时间序列数据样本很小,并且只提供了较弱的和类型复杂的调控信息,但HSIC方法仍能较好地辨识出这种较为隐含且复杂的调控关系。对比计算显示,在3种数据规模下,采用HSIC方法辨识结果的AUROC值高于Granger Causality(GC)方法 23个百分点,高于参与此竞赛的第1名3.9个百分点,而且在计算效率上亦高出其所使用的微分方程法3个数量级。
【作者单位】： 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院;
【基金】：国家杰出青年基金(60788101) 国家自然科学基金(60801055) 浙江省自然科学基金(Z2090299)
【分类号】：R378
【正文快照】： 引言生物学探究的生物调控关系,如基因调控关系,本质上探究的是基因之间相互作用的因果关系[1]。计算生物学一般采用数据拟合、计算相关或者参数模型假设检验的方法来辨识基因之间的结构关系[2]:从统计角度来说,相关性描述是一种线性关系,并不适合描述二阶矩以上的变量关系。

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