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Evaluating methods of inferring gene regulatory networks highlights their lack of performance for single cell gene expression data

机译：推断基因调控网络的评估方法突显了它们缺乏单细胞基因表达数据的性能

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BackgroundA fundamental fact in biology states that genes do not operate in isolation, and yet, methods that infer regulatory networks for single cell gene expression data have been slow to emerge. With single cell sequencing methods now becoming accessible, general network inference algorithms that were initially developed for data collected from bulk samples may not be suitable for single cells. Meanwhile, although methods that are specific for single cell data are now emerging, whether they have improved performance over general methods is unknown. In this study, we evaluate the applicability of five general methods and three single cell methods for inferring gene regulatory networks from both experimental single cell gene expression data and in silico simulated data.
机译：背景技术生物学中的一个基本事实指出，基因并不是孤立运行的，然而，推断单细胞基因表达数据的调控网络的方法却慢慢出现。随着单细胞测序方法的日益普及，最初针对从大量样品中收集的数据开发的通用网络推理算法可能不适用于单细胞。同时，尽管现在出现了特定于单个单元格数据的方法，但与常规方法相比，它们是否具有改进的性能尚不得而知。在这项研究中，我们评估了从实验单细胞基因表达数据和计算机模拟数据中推断基因调控网络的五种通用方法和三种单细胞方法的适用性。

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