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A novel parametric approach to mine gene regulatory relationship from microarray datasets

机译:从微阵列数据集挖掘基因调控关系的新型参数方法

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摘要

BackgroundMicroarray has been widely used to measure the gene expression level on the genome scale in the current decade. Many algorithms have been developed to reconstruct gene regulatory networks based on microarray data. Unfortunately, most of these models and algorithms focus on global properties of the expression of genes in regulatory networks. And few of them are able to offer intuitive parameters. We wonder whether some simple but basic characteristics of microarray datasets can be found to identify the potential gene regulatory relationship.
机译:背景技术在当前十年中,微阵列已被广泛用于在基因组规模上测量基因表达水平。已经开发了许多算法来基于微阵列数据重建基因调控网络。不幸的是,这些模型和算法大多数都集中在调节网络中基因表达的全局特性上。他们中很少有人能够提供直观的参数。我们想知道是否可以找到微阵列数据集的一些简单但基本的特征来识别潜在的基因调控关系。

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