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REGNET: mining context-specific human transcription networks using composite genomic information

机译:REGNET:使用复合基因组信息挖掘特定于上下文的人类转录网络

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摘要

BackgroundGenome-wide expression profiles reflect the transcriptional networks specific to the given cell context. However, most statistical models try to estimate the average connectivity of the networks from a collection of gene expression data, and are unable to characterize the context-specific transcriptional regulations. We propose an approach for mining context-specific transcription networks from a large collection of gene expression fold-change profiles and composite gene-set information.
机译:背景全基因组表达谱反映了特定于给定细胞环境的转录网络。但是,大多数统计模型试图从基因表达数据的集合中估计网络的平均连通性,并且无法表征上下文特定的转录调控。我们提出了一种从大量的基因表达倍数变化概况和复合基因集信息中挖掘特定情境转录网络的方法。

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