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Transcriptional Network Structure Assessment Via the Data Processing Inequality

机译：通过数据处理不平等进行转录网络结构评估

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Whole genome transcriptional regulation involves an enormous number of physicochemical processes responsible for phenotypic variability and organismal function. The actual mechanisms of regulation are only partially understood. In this sense, an extremely important conundrum is related with the probabilistic inference of gene regulatory networks. A plethora of different methods and algorithms exists. Many of these algorithms are inspired in statistical mechanics and rely on information theoretical grounds. However, an important shortcoming of most of these methods, when it comes to deconvolute the actual, functional structure of gene regulatory networks lies in the presence of indirect interactions. We present a proposal to discover and assess for such indirect interactions within the framework of information theory by means of the data processing inequality. We also present some actual examples of the applicability of the method in several instances in the field of functional genomics.
机译：全基因组转录调控涉及表型变异性和生物功能的大量物理化学过程。调节的实际机制仅被部分理解。从这个意义上说，一个非常重要的难题与基因调控网络的概率推断有关。存在许多不同的方法和算法。这些算法中的许多算法都受到统计力学的启发，并依赖于信息理论基础。然而，当涉及去卷积基因调控网络的实际功能结构时，大多数这些方法的重要缺点在于存在间接相互作用。我们提出了一项建议，以通过数据处理不平等的方式在信息论的框架内发现和评估这种间接的相互作用。我们还在功能基因组学领域的一些实例中提供了该方法适用性的一些实际示例。

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