【摘 要】
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为了进一步提高基因调控网络构建的精确度,提出一种基于多数据源融合的时延基因调控网络构建算法.该算法基于递归模糊神经网络模型,使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州,350002福州大学生物科学与工程学院,福州350108;福建省超级计算中心,福州350108;
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为了进一步提高基因调控网络构建的精确度,提出一种基于多数据源融合的时延基因调控网络构建算法.该算法基于递归模糊神经网络模型,使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率.在网络结构学习阶段,使用离散多目标粒子群优化(discrete multi-objective particle swarm optimization,dMOPSO)算法实现从时序基因表达数据和CHIP-chip数据共同构建基因调控网络.人工模拟数据和酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选出潜在的调控基因,从而更加精确地构建基因调控网络.
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