【摘 要】
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为了精确建模与推断基因调控网络,提出一种基于动态Bayesian网络的多数据融合方法(SP-DBN)。该方法利用结构期望最大算法进行未知结构学习,基于粒子滤波方法完成参数学习,可
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,罗格斯大学计算机系,
【出 处】
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清华大学学报(自然科学版)网络.预览
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为了精确建模与推断基因调控网络,提出一种基于动态Bayesian网络的多数据融合方法(SP-DBN)。该方法利用结构期望最大算法进行未知结构学习,基于粒子滤波方法完成参数学习,可有效处理数据缺失与噪声问题,更好地捕捉数据中固有的动态特性,并通过其先验结构,在基因表达数据的基础上,自然地融合转录因子绑定位点等多数据源信息。基于酿酒酵母的真实数据,实验结果表明:对于仅采用基因表达数据的情况,SP-DBN的敏感度与特异度分别提高到19%和95%;融入绑定位点数据后,SP-DBN的敏感度可从19%进一步提升至20%,而特异度则仍保持在95%的水平。
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