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Learning transcriptional networks from the integration of ChIP–chip and expression data in a non-parametric model

机译:通过非参数模型中的ChIP芯片和表达数据集成来学习转录网络

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摘要

Results: We have developed LeTICE (Learning Transcriptional networks from the Integration of ChIP–chip and Expression data), an algorithm for learning a transcriptional network from ChIP–chip and expression data. The network is specified by a binary matrix of transcription factor (TF)–gene interactions partitioning genes into modules and a background of genes that are not involved in the transcriptional regulation. We define a likelihood of a network, and then search for the network optimizing the likelihood.
机译:结果:我们开发了LeTICE(从ChIP芯片和表达数据的集成中学习转录网络),一种从ChIP芯片和表达数据中学习转录网络的算法。该网络由转录因子(TF)的二元矩阵指定-基因相互作用将基因分为模块和不参与转录调控的基因背景。我们定义网络的可能性,然后搜索优化可能性的网络。

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