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An inferential framework for biological network hypothesis tests

机译:生物网络假设检验的推论框架

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摘要

BackgroundNetworks are ubiquitous in modern cell biology and physiology. A large literature exists for inferring/proposing biological pathwaysetworks using statistical or machine learning algorithms. Despite these advances a formal testing procedure for analyzing network-level observations is in need of further development. Comparing the behaviour of a pharmacologically altered pathway to its canonical form is an example of a salient one-sample comparison. Locating which pathways differentiate disease from no-disease phenotype may be recast as a two-sample network inference problem.
机译:背景技术网络在现代细胞生物学和生理学中无处不在。现有大量文献使用统计或机器学习算法来推断/提出生物途径/网络。尽管取得了这些进步,但仍需要进一步开发用于分析网络级观测结果的正式测试程序。将药理学上改变的途径与其规范形式的行为进行比较是一个明显的一样品比较的例子。定位哪些途径将疾病与无疾病表型区分开可能是两样本网络推断问题。

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