16、系统基因扰动实验的定性推理：算法与性能评估

系统基因扰动实验的定性推理：算法与性能评估

在基因研究领域，推断基因之间的调控关系是一项重要任务。本文将介绍一种新颖的定性推理方法，用于从系统基因扰动实验中推断基因间的调控关系，并对其性能进行评估。

1. 定性推理算法

1.1 数据预处理

首先，通过NetSim模拟器生成一组20个基因的敲除实验数据，同时包含野生型实验数据。数据以矩阵形式呈现，矩阵的行对应基因，列对应实验，每个单元格的灰度值与基因表达的归一化值成正比，白色表示无表达，黑色表示最大表达。

为了提取敲除实验中的定性信息，我们进行以下操作：
1. 从所有其他实验中减去野生型实验数据，并取绝对值，存储在新的矩阵D中。
2. 对于矩阵D中的每个元素，如果其绝对值小于阈值θ，则将其置为0。
3. 对于每个基因x，eff(x)定义为矩阵D中第x列非零元素的索引，即该基因敲除实验的观察效应集。

1.2 推理规则

根据观察效应集的表示，我们可以得出以下推理规则：
- 单效应规则 ：对于只有一个观察效应的敲除实验，可以推断出被敲除基因与其观察效应之间存在因果关系。例如，在表1中，基因11敲除只有基因8有观察效应，可推断出因果关系11 ⇒ 8。
- 严格包含规则 ：如果存在x和y，使得eff(y) = {x, eff(x)}，则可以推断出因果关系y ⇒ x。例如，表1中的17 ⇒ 11和7 ⇒ 5。
- 简单包含规则 ：如果存在x和y，使得eff(y) = {x, eff(x), K}，要推断因果关系y ⇒