【摘 要】
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为在统计推断方法通过相关性来筛选基因对时,能够体现调控关系的因果性,受因果定向算法能够有效定向调控关系的启发,将加性噪声模型与因果定向算法相结合,用基于加性噪声的定
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(913351122,61172098,61271346,61402132);高等学校博士学科点专项科研基金氏族12302110040);中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.KISTP.201418)
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为在统计推断方法通过相关性来筛选基因对时,能够体现调控关系的因果性,受因果定向算法能够有效定向调控关系的启发,将加性噪声模型与因果定向算法相结合,用基于加性噪声的定向算法度量因果关系的程度,提出了一种基因调控网络构建的算法.该算法首先将加性噪声模型的因果定向算法扩展为一个特征选择算法,并通过建立调控因子集合与每个基因间的加性噪声模型来选择基因的调控因子.在DREAM5的3个数据集上的实验结果显示,结果比其他算法有明显提升,该算法可有效构建基因调控网络.
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