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J-GLOBAL ID：201802213173853086   整理番号：18A0966278

候補自動選択に基づく遺伝子調節ネットワーク再構築のための改良Bayesネットワーク法【JST・京大機械翻訳】

An improved Bayesian network method for reconstructing gene regulatory network based on candidate auto selection

著者 (6件)： Xing Linlin (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Guo Maozu (School of Electrical and Information Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China) ,  Liu Xiaoyan (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Chunyu (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Lei (Institute of Health Service and Medical Information, Academy of Military Medical Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Yin (Institute of Health Service and Medical Information, Academy of Military Medical Sciences, Beijing, China)
資料名： BMC Genomics (Web)  (BMC Genomics (Web))
巻： 18  号： 9  ページ： 844  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7048A  ISSN： 1471-2164  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： 遺伝子発現データからの遺伝子調節ネットワーク(GRN)の再構築は,遺伝子間の調節関係を発見し,生命の複雑な調節機構への深い洞察を得ることができる。しかし,それはシステム生物学と生物情報学において依然として大きな課題である。過去数年の間,多くの計算手法がこの目的のために開発され,Bayesネットワーク(BN)法はその固有の確率特性のためにこれらの方法の中で多くの注意を引き出している。しかし,Bayesネットワーク法は時間がかかり,高い計算複雑性のために大規模ネットワークを扱うことができないが,相互情報ベースの方法は非常に効果的であるが,高い偽陽性率を持っている。これらの問題を解決するために,Bayesネットワークの学習過程を加速するために,探索空間を制限するために,相互情報とブレークポイント検出に基づくCandiidate Auto選択アルゴリズム(CAS)を提案した。最初に,提案したCASアルゴリズムは,GRNの最良構造を探索する前に,各ノードの近傍候補を自動的に選択した。次に,CASアルゴリズムに基づいて,著者らは,最も高い定格ネットワーク構造と局所学習方法(CAS+L)を見つけることに焦点を合わせて,全体的に最適なgre欲探索法(CAS+G)を提案した。それは品質のほとんど損失なしで構造をより速く学習することに焦点を合わせた。結果は,提案したCASアルゴリズムが,各ノードの近傍候補を同定することにより,Bayesネットワークの探索空間を効果的に低減できることを示した。著者らの実験において,CAS+G方法は,GRNを推測するためのシミュレーションデータに関する最先端の方法より優れていて,CAS+L方法は,精度の損失がほとんどない最先端の方法より著しく速かった。したがって,CASベースの方法はBayesianネットワークの計算量を効果的に減少させ,GRN推論により適している。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  計算量 ,  ネットワーク構造 ,  *再構成 ,  *遺伝子 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  近傍 ,  探索空間 ,  大規模ネットワーク ,  バイオインフォマティクス ,  システム生物学 ,  遺伝子発現データ ,  *信念ネットワーク ,  *遺伝子調節ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 遺伝子調節ネットワーク ,  Bayesネットワーク ,  候補自動選択 ,  ブレークポイント検出 ,  探索空間の縮小

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

引用文献 (46件)：

• Science; A genomic regulatory network for development; EH Davidson, JP Rast, P Oliveri, A Ransick, C Calestani, CH Yuh, T Minokawa, G Amore, V Hinman, C Arenas-Mena; 295; 5560; 2002; 1669-1678; 10.1126/science.1069883; citation_id=CR1
• Bioinformatics; Genetic network inference: from co-expression clustering to reverse engineering; P D'Haeseleer, S Liang, R Somogyi; 16; 8; 2000; 707-726; 10.1093/bioinformatics/16.8.707; citation_id=CR2
• J Comput Biol; Modeling and simulation of genetic regulatory systems: a literature review; H De Jong; 9; 1; 2002; 67-103; 10.1089/10665270252833208; citation_id=CR3
• Nat Genet; Reverse engineering of regulatory networks in human B cells; K Basso, AA Margolin, G Stolovitzky, U Klein, R Dalla-Favera, A Califano; 37; 4; 2005; 382-390; 10.1038/ng1532; citation_id=CR4
• Science; Transcriptional regulatory networks in Saccharomyces Cerevisiae; TI Lee, NJ Rinaldi, F Robert, DT Odom, Z Bar-Joseph, GK Gerber, NM Hannett, CT Harbison, CM Thompson, I Simon; 298; 5594; 2002; 799-804; 10.1126/science.1075090; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝子調節ネットワーク ,  再構築 ,  Bayesネットワーク