基于网络解卷积和网络沉默算法的高维数据网络优化策略与比较

基于网络解卷积和网络沉默算法的高维数据网络优化策略与比较

论文摘要

目的根据组学数据构建网络存在间接边的问题,对此可通过适当的算法进行优化。本文使用DREAM5平台的网络数据,对网络解卷积方法(ND)和网络沉默(Silencing)两种网络优化算法的效果进行比较,提供合适的网络构建策略。方法分别使用7种方法构建网络,然后使用ND和Silencing算法对网络优化,再通过ROC-PR曲线的评分对其效果进行比较,最后用网络结构分析方法评价去除间接效应的能力。结果两种方法对大多数网络都有较好的优化能力,能够很好地去除间接效应;相对而言,ND方法略优于Silencing方法。结论使用RF+ND和CLR+Silencing方法构建网络是两种较好的网络构建策略。

论文目录

  • 原理与方法
  •   1.网络解卷积方法
  •   2.网络沉默方法
  • 实例验证
  • 讨 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 荣志炜,王文杰,李康

    关键词: 基因调控网络,网络优化,网络解卷积,网络沉默

    来源: 中国卫生统计 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,基础科学

    专业: 数学,生物学

    单位: 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

    基金: 国家自然科学基金(81302511,81473072),哈尔滨医科大学创新科学研究基金(2016JCZX13)

    分类号: O157.5;Q811.4

    页码: 68-70+74

    总页数: 4

    文件大小: 841K

    下载量: 81

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