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LICORN: learning cooperative regulation networks from gene expression data

机译:LICORN:从基因表达数据中学习合作调节网络

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摘要

Motivation: One of the most challenging tasks in the post-genomic era is the reconstruction of transcriptional regulation networks. The goal is to identify, for each gene expressed in a particular cellular context, the regulators affecting its transcription, and the co-ordination of several regulators in specific types of regulation. DNA microarrays can be used to investigate relationships between regulators and their target genes, through simultaneous observations of their RNA levels.
机译:动机:后基因组时代最具挑战性的任务之一是转录调控网络的重建。目的是针对在特定细胞环境中表达的每个基因,确定影响其转录的调节子,以及在特定类型的调节中协调多个调节子。通过同时观察其RNA水平,可将DNA微阵列用于研究调节子与其靶基因之间的关系。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2007年第18期|2407-2414|共8页
  • 作者单位

    LRI CNRS UMR 8623 bat 490 Université Paris Sud 91405 F-Orsay;

    Institut Curie CNRS UMR 144 26 rue d'Ulm 75248 F-Paris;

    Institut Curie Service de Bioinformatique 26 rue d’Ulm 75248 F-Paris and;

    IGM CNRS UMR 8621 bat 400/409 Université Paris-Sud 91405 F-Orsay France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 01:14:21

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