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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种基于变分贝叶斯的基因调控网络结构辨识方法，根据不完整和有噪声的基因表达时间序列数据中考虑基因调控网络GRN的结构推断，用含有未知噪声信息的随机非线性状态空间模型，描述了基因表达数据中的动态行为，采用变分贝叶斯VB框架来同时估计参数和基因表达水平，通过生成预测值，可以很容易地处理缺失的观测值；考虑到GRN的稀疏性，利用极端梯度增强树对平滑后的基因数据进行建模，并通过树模型中的重要性得分来识别基因间的调控相互作用。该方法能在观测值缺失的情况下，有效地恢复GRN的调控相互作用，并优于现有的GRN识别方法。
主权项：1.一种基于变分贝叶斯的基因调控网络结构辨识方法，其特征在于，具体步骤如下：1数据采集：从DREAM4平台的数据库中采集典型基因调控网络GRN的基因表达数据，获得采集数据；2构建模型：采用含有未知噪声的随机非线性状态空间模型来描述步骤1中的采集数据中基因序列的表达过程；3模型参数估计：采用变分贝叶斯的方法对状态空间模型中的参数进行估计，并输出基因序列表达数据；4得到GRN结构：利用极端梯度提升XGBoost方法建立基因调控网络GRN的决策树模型，辨别基因间的相互作用关系，得到最终的基因调控网络GRN结构；步骤2中构建的随机非线性状态空间模型方法如下： 式1中，xt,i为第i基因在t时刻真实的基因表达值，yt,i为第i基因在t时刻的测量表达值，其中i∈[1,n]，n为基因的个数，Ci为第i个基因的衰减率，Gij为第j个基因对第i个基因的调控作用，其中j∈[1,n]，则Gij表示为gi＝[gi1,gi2,...,gii-1,0,gi+1,...,gin]，即第i个基因受到除自身外的其他所有基因的调控，vi为过程噪声，wi为测量噪声，fxt是系统模型中的非线性方程，表示为： 则n基因中任一基因的随机非线性状态空间模型为：
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百度查询： 重庆大学 一种基于变分贝叶斯的基因调控网络结构辨识方法
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