快速贝叶斯基因网络构建算法

快速贝叶斯基因网络构建算法

刘 飞

【摘 要】基因网络构建是计算生物学一个很重要的研究领域，近年来涌现出大量推断基因网络构建的计算模型，各种模型方法都有自己的优缺点，如贝叶斯网络模型方法可以得出网络的最优结构，但是因其过高的计算时间复杂度只能应用于小规模网络；信息论的方法可以处理高维低样本数据，但构建出的基因网络中有过多的假阳性边。为了克服这些缺陷，提出了一种新的方法，该方法首先使用有序条件互信息构建基因调控的子网络，然后根据基因调控网络的拓扑先验知识，利用贝叶斯方法找出最优网络结构。该算法在计算机人工合成网络和真实生物分子网络上进行验证分析，其性能超过了现在流行的一些方法，试验结果表明，该方法不仅有较低的时间计算复杂度，而且也取得了较好的基因调控网络构建精度。 【期刊名称】新技术新工艺 【年(卷),期】2017(000)005 【总页数】4

【关键词】生物信息学；贝叶斯网络；基因调控网络；条件互信息

从大规模基因表达数据中反向推断出基因调控网络(Gene Regulatory Networks，GRNs)的拓扑结构是系统生物学中一个很重要的研究领域。GRNs构建和分析有助于揭示基因功能、解析基因间作用、认识疾病发病机理和加速药物开发。随着高通量测序技术的发展产生了大量基因表达数据，涌现出了大量的基因调控网络构建模型和计算方法[1-3]。它们可以粗略地分为3类：基于监督学习方法[4-5]、基于模型方法[6-7]和基于信息论方法[8-9]。基于监督学