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首页> 外文期刊>IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics >Inference of Gene Regulatory Networks with Variable Time Delay from Time-Series Microarray Data
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Inference of Gene Regulatory Networks with Variable Time Delay from Time-Series Microarray Data

机译：从时间序列微阵列数据推断具有可变时间延迟的基因调控网络

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Regulatory interactions among genes and gene products are dynamic processes and hence modeling these processes is of great interest. Since genes work in a cascade of networks, reconstruction of gene regulatory network (GRN) is a crucial process for a thorough understanding of the underlying biological interactions. We present here an approach based on pairwise correlations and lasso to infer the GRN, taking into account the variable time delays between various genes. The proposed method is applied to both synthetic and real data sets, and the results on synthetic data show that the proposed approach outperforms the current methods. Further, the results using real data are more consistent with the existing knowledge concerning the possible gene interactions.
机译：基因和基因产物之间的调控相互作用是动态过程，因此对这些过程进行建模非常受关注。由于基因在级联的网络中起作用，因此基因调控网络（GRN）的重建对于彻底了解潜在的生物相互作用是至关重要的过程。考虑到各种基因之间的可变时延，我们在这里提出一种基于成对相关性和套索来推断GRN的方法。将该方法应用于合成数据集和真实数据集，合成数据结果表明，该方法优于当前方法。此外，使用真实数据的结果与关于可能的基因相互作用的现有知识更加一致。

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