Heuristic Approach to Sparse Approximation of Gene Regulatory Networks
Notice bibliographique
Résumé
Determining the structure of the gene regulatory network using the information in genomewide profiles of mRNA abundance, such as microarray data, poses several challenges. Typically, "static" rather than dynamical profile measurements, such as those taken from steady state tissues in various conditions, are the starting point. This makes the inference of causal relationships between genes difficult. Moreover, the paucity of samples relative to the gene number leads to problems such as overfitting and underconstrained regression analysis. Here we present a novel method for the sparse approximation of gene regulatory networks that addresses these issues. It is formulated as a sparse combinatorial optimization problem which has a globally optimal solution in terms of l(0) norm error. In order to seek an approximate solution of the l(0) optimization problem, we consider a heuristic approach based on iterative greedy algorithms. We apply our method to a set of gene expression profiles comprising of 24,102 genes measured over 79 human tissues. The inferred network is a signed directed graph, hence predicts causal relationships. It exhibits typical characteristics of regulatory networks organism with partially known network topology, such as the average number of inputs per gene as well as the in-degree and out-degree distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».