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커널 기반 규제 네트워크 추론 문제를 해결하기 위한 단계

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이 튜토리얼에서는 많은 사람들이 대부분이 핵 기반 유전자 규제 네트워크 추론을 유발할 수 있는 몇 가지 가능한 원인을 보여줄 것이며 이 문제를 해결하기 위해 시도할 수 있는 몇 가지 가능한 치유 방법을 제안하겠습니다.

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  • 우리는 이전에 간과되었던 몇 가지 중요한 요소를 이용하는 유전자 발현 정확한 기록에서 조절 네트워크를 그리기 위한 커널 기반 방법을 제공합니다. 문헌, 이러한 종류의 순환 클러스터링, 비선형 조절자-유전자 관계, 변수에 대한 자유 시간 보류 및 유전자 경쟁. 구체적으로, 개별 접근 방식은 일반 규제자가 필요할 때 유사한 묘사 패턴으로 좋은 유전자 전반에 걸쳐 규제 업무를 추론합니다. 조절자 및 유전자 발현과의 관계는 지속적으로 선형적이지 않고 오히려 더 넓은 역류의 라우트된 관계를 지원하기 위해 우리는 더 복잡한 모델에 관한 더 높은 암시적 차원의 배타적 생활 공간에서 전사 인자를 연결하는 관계를 매핑합니다. 토론. 이 커널 기반 접근 방식은 감지하는 데 도움이 되도록 전사 인자 간의 비선형 관계를 제공하여 열거형 규칙 분석을 심각하게 드러내는 것을 방지합니다. 셋째, 규제 지점에서 서로 다른 대기가 있는 통신 데이터 문제를 해결하기 위해 모든 3차 보간 스플라인을 사용하여 불연속적으로 샘플링된 발현 수준에서 직접 수신한 훨씬 더 정확한 지연 시간을 결정하여 규제 격차를 보다 확실하게 추론할 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 이제 유전자 간의 경쟁을 모델링합니다. 이전 방법에 의해 명확하게 속성되지 않은 결과. 이러한 모든 확장에서 나온 조합은 조절 유전자 간의 인과 관계가 유전자 용어 데이터를 기반으로 훨씬 더 정확하게 확립될 수 있음을 의미합니다.

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