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Network inference performance complexity: a consequence of topological experimental and algorithmic determinants

机译:网络推理性能的复杂性:拓扑实验和算法决定因素的结果

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摘要

MotivationNetwork inference algorithms aim to uncover key regulatory interactions governing cellular decision-making, disease progression and therapeutic interventions. Having an accurate blueprint of this regulation is essential for understanding and controlling cell behavior. However, the utility and impact of these approaches are limited because the ways in which various factors shape inference outcomes remain largely unknown.
机译:MotivationNetwork推理算法旨在揭示控制细胞决策,疾病进展和治疗干预的关键调控相互作用。准确了解此法规对于理解和控制细胞行为至关重要。但是,这些方法的实用性和影响是有限的,因为各种因素影响推理结果的方式仍然未知。

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