文件名称：基于基因扰动及变分逼近技术的基因调控网络推断 (2013年)
文件大小：580KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-14 10:33:36
自然科学 论文
为了有效提高基因调控网络推断的精度，基于基因表达数据和基因扰动数据，将基因调控网络建模为结构方程模型，并进一步转化为验证性因子分析(CFA)模型，然后使用贝叶斯方法求解CFA模型参数.在贝叶斯分析中，为减少计算量，不采用常用的马尔科夫-蒙特卡洛抽样方法，而是采用变分逼近技术对参数的联合后验分布进行因式化，并获得参数的后验包含概率分布及参数的后验分布.同时使用重要性抽样技术对CFA模型的推断参数进行加权平均.仿真结果表明，CFA模型和变分逼近技术是有效和可靠的.根据实验数据，使用所提算法推导了具有35个基因