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J-GLOBAL ID：201702225326323919   整理番号：17A0704627

MRNETアルゴリズムにおける冗長性減少を用いた改善遺伝子調節ネットワーク構造【Powered by NICT】

Improving gene regulatory network structure using redundancy reduction in the MRNET algorithm

著者 (6件)： Liu Wei (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, Hunan 410082, China. [e-mail]) ,  Zhu Wen ,  Liao Bo ,  Chen Haowen ,  Ren Siqi ,  Cai Lijun
資料名： RSC Advances (Web)  (RSC Advances (Web))
巻： 7  号： 37  ページ： 23222-23233  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7055A  ISSN： 2046-2069  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発現データから遺伝子制御ネットワークを推定するは,システム生物学における中心的問題である。細胞における遺伝子と理解調節機構間の複雑な調節関係を同定するために重要である。情報理論に基づいた様々な方法がネットワークを推定するために開発されてきた。しかしこの方法は,データ中のノイズと方法のしきい値の維持可能性のためにネットワーク推論の過程で多くの冗長調節関係を導入した。本論文では,調節ネットワーク構造を改善するための最小冗長性ネットワーク(MRNET)アルゴリズム(RRMRNET)における冗長性削減を用いた新しいネットワーク推論法を提案した。法ベースであり,MRNETアルゴリズムを拡張した。二冗長性削減戦略は,この方法で与えられる:一つは遺伝子の規制対象外と弱い間接調節を減少させることにより,各標的遺伝子の候補調節遺伝子セットを得るために使用されている;もう一つはMRNETアルゴリズムにおける雑音による冗長調節関係を排除するために各標的遺伝子に最良優先調節遺伝子を割り当てる。候補調節遺伝子セットと各遺伝子のための最良優先調節遺伝子はMRNETで用いられている完全ネットワーク構造を得た。提案した方法は,六ネットワークデータセット上で実施し,その性能を,情報理論に基づく他のネットワーク推論法のそれと比較した。広範な実験結果は,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク構造 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  性能評価 ,  *遺伝子 ,  *冗長性 ,  情報理論 ,  調節遺伝子 ,  *ネットワーク ,  標的遺伝子 ,  システム生物学 ,  *遺伝子調節ネットワーク

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  冗長性 ,  遺伝子調節ネットワーク