基因转录调控网络推导方法——网络成分分析法
网络成分分析法(NCA)是由Liao等最早提出的
结合基因表达数据和Chip-chip数据来推导基因调控网络和调控因子活性的方法。此方法充分利用基因调控关系的
部分先验知识,具有准确度更高的优点。
在模型中,基因表达数据用n×mn\times mn×m阶矩阵X来表示,这里n表示基因个数,m表示时间点或样本点。基因表达值与调控关系和调控因子活性的关系可以用下面的矩阵方程来表示,即:
X=JAX=JA
网络成分分析法用于推导基因转录调控网络,通过矩阵分解来确定转录因子活性。该方法依赖于先验数据和最小二乘算法,但存在解的非唯一性和数据限制。为克服这些问题,Boulesteix和Strimmer提出部分最小二乘(PLS)网络成分分析法,适用于更广泛的连接矩阵,能快速求解转录因子活性。
网络成分分析法(NCA)是由Liao等最早提出的
结合基因表达数据和Chip-chip数据来推导基因调控网络和调控因子活性的方法。此方法充分利用基因调控关系的
部分先验知识,具有准确度更高的优点。
在模型中,基因表达数据用n×mn\times mn×m阶矩阵X来表示,这里n表示基因个数,m表示时间点或样本点。基因表达值与调控关系和调控因子活性的关系可以用下面的矩阵方程来表示,即:
X=JAX=JA
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