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Probabilistic inference and ranking of gene regulatory pathways as a shortest-path problem

机译:概率推断和基因调控途径排名为最短路径问题

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摘要

BackgroundSince the advent of microarray technology, numerous methods have been devised to infer gene regulatory relationships from gene expression data. Many approaches that infer entire regulatory networks. This produces results that are rich in information and yet so complex that they are often of limited usefulness for researchers. One alternative unit of regulatory interactions is a linear path between genes. Linear paths are more comprehensible than networks and still contain important information. Such paths can be extracted from inferred regulatory networks or inferred directly. Since criteria for inferring networks generally differs from criteria for inferring paths, indirect and direct inference of paths may achieve different results.
机译:背景技术自从微阵列技术问世以来,已设计出许多方法来从基因表达数据推断基因调控关系。许多推断整个监管网络的方法。这样产生的结果不仅信息丰富,而且非常复杂,以至于对研究人员的用处往往有限。调节相互作用的一个替代单位是基因之间的线性路径。线性路径比网络更容易理解,并且仍然包含重要信息。这些路径可以从推断的监管网络中提取或直接推断。由于用于推断网络的标准通常不同于用于推断路径的标准,因此路径的间接和直接推断可能会获得不同的结果。

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