52、基因网络研究：算法、链函数与应用

基因网络研究：算法、链函数与应用

基因网络算法特性与应用

在基因网络的研究中，有一种算法仅需测量转录扰动后稳态下的mRNA浓度，这使得实验时间和成本都较为合理，是该算法的一大优势。同时，它对测量噪声具有较强的鲁棒性，这一点十分关键，因为使用微阵列测量mRNA浓度时往往存在噪声，只有对噪声有较好耐受性的算法才具有实用价值。

通过该算法重建的网络可用于目标预测，在药物发现领域具有重要作用。具体操作是，在将化合物应用于细胞群体后，测量稳态下mRNA浓度的变化，然后利用重建的网络模型就能预测该药物在大型基因网络中的直接靶点。

不过，重建的网络模型A是一个非线性系统的线性表示。基因、蛋白质和代谢物网络有时会表现出非线性行为，如分岔、阈值和多稳定性等，这些是模型A无法描述的。但好在该线性近似在稳态点附近与非线性系统在拓扑上是等价的。因此，在应用该算法时，所有实验过程都需保持接近单一的稳态。从实际操作角度来看，这意味着要使细胞处于一致且恒定的环境和生理条件下，并且施加的扰动要相对较小。

下面我们来看一下在不同噪声水平下，该算法的表现：
| 噪声水平 | 覆盖率 | 误报率 |
| ---- | ---- | ---- |
| 10% | [具体值] | [具体值] |
| 30% | [具体值] | [具体值] |
| 50% | [具体值] | [具体值] |

这里的覆盖率指的是被网络模型正确识别为受扰动的基因数与总受扰动基因数的比值；误报率则是被网络模型错误识别为受扰动的基因数与被网络模型识别为受扰动的基因总数的比值。

在实际操作中，保持细胞的恒定状态相对容易，但由于测量噪声的存在