基因调控网络及其模型

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分类专栏： 生物信息 文章标签： 基因调控网络
于 2022-11-28 10:01:14 首次发布
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【基因调控网络】基因调控网络及其模型
小哲的博客
11-30 1万+
基因调控网络及其模型概述基因调控网络模型布尔网络模型有向图模型线性组合模型加权矩阵模型互信息关联模型常微分方程模型基因调控机制基序和模块基因调控网络数据库 概述 基因调控网络是21世纪生物学研究的一个重要课题，其研究的主要内容有：①每个网络节点的功能；②基因网络结构；③复杂性层次上的动力学机制和行为；④在细胞和组织层次从基因到信号路径等各种问题。 近年来，科学家发现传统遗传学假说是错误的，逐渐重视研究遗传网络。对于大型遗传网络的全局模型来说，要想知道一个生物体的所有细节和准确建立对应的模型几乎是不可能的，更
基因调控网络工具GeneNetwork1.2
11-30
通过导入数据，选择相应的算法，参数等，构建基因调控网络。简单方便可行
【基因调控网络】Gene regulatory networks modelling using a dynamic evolutionary hybrid(ENFRN ,动态进化混合模型2010)
loveC__的博客
07-24 1226
ENFRN 动态进化混合模型2010 摘要 跟据基因调控网络重建面临的三个问题：数据高维、时间动态、测量噪声，提出了一种多层进化训练的神经-模糊递归网络（ENFRN），可以用于描述潜在目标基因和调控的类型。 其中递归、自组织机构和进化训练等特点优化了弱调控关系，模糊的特性避免了噪声影响的问题，最后为每一组调控都给定了分数。方法最终在酵母的基准数集上进行了测试。 各个方法的特点 传统方法： Boo...
基于单细胞多组学数据无监督构建基因调控网络
白景屹的博客
03-08 1467
结直肠癌是威胁人类生命健康的主要癌症之一，在所有癌症中排名前五，发病率和死亡率仍在增长。然而，阐明生物分子之间复杂的调控关系对结直肠癌的治疗具有重要的研究意义。基因调控网络GRN由调控因子（regulatory factors）和靶基因（target genes）组成。最常见的调控因子是转录因子（transcription factors），它可以通过控制复杂的细胞内相互作用来决定细胞的表型和命运。一旦调节过程发生变化，就会导致疾病出现。
单细胞多组学时代的基因调控网络推理
阅读文献，记录学习笔记
12-20 2550
作为 TF 结合基序数据库由于 TF 的覆盖范围不同，并且预测算法以不同的方式对绑定进行建模，因此即使使用相似的建模策略，GRN 推理方法之间的结果也可能会有所不同。频率主义方法将事件的概率定义为该事件在大量相同实验中发生的次数的比例，而贝叶斯概率将其定义为基于观察到的数据和先前的数据对所述事件发生的置信度的度量信息。GRN 中的相互作用可以是有向的或无向的（分别表示基因之间的因果关系或缺乏因果关系）、有符号的（表示正向或负向的调节模式）和/或加权的（表示相互作用的强度）。
基因调控深度学习模型竞赛提升序列预测能力及其跨物种应用进展
01-25
内容概要：本文介绍了2022年随机启动子DREAM挑战赛（Random Promoter DREAM Challenge），这是一个关于优化基于序列的基因调控预测模型的社区努力。参与者使用数百万个随机合成的酵母启动子序列及其对应表达水平数据...
基因调控网络模型学士学位论文.doc
最新发布
06-17
基因调控网络模型是生物信息学和系统生物学领域的一个重要研究课题，随着基因组学的快速发展，科学家们能够获取海量的生物体基因表达数据，从而深入研究基因及其产物之间的相互作用关系。基因调控网络不是单一孤立的...
基因调控网络数学模型与仿真学习教案.pptx
11-20
基因调控网络是由一系列基因、蛋白质、小分子及其相互作用构成的复杂系统，它们共同决定了细胞的发育和功能。在这个网络中，基因通过编码蛋白质来影响生物体的发展，而基因的表达则受到其他基因产物——蛋白质的调控...
基因调控网络数学模型与仿真PPT学习教案.pptx
10-02
首先，基因调控网络是由基因、蛋白质、小分子及其相互间的调控互动构成的网络。基因编码蛋白质，这些蛋白质对于生物体的发育和功能至关重要。基因表达受到其他基因产生的蛋白质的调控，形成复杂的调控交互关系。例如...
基因调控网络重建：利用单细胞多组学数据
阅读文献，记录学习笔记
12-21 4035
推断基因调控网络（GRN）是生物学中的一项基本挑战，旨在揭示基因与其调控因子之间的复杂关系。破译这些网络对于理解驱动许多细胞过程和疾病的潜在调控串扰起着至关重要的作用。测序技术的最新进展促进了最先进的 GRN 推理方法的发展，这些方法利用匹配的单细胞多组学数据。通过采用不同的数学和统计方法，这些方法旨在重建更全面、更精确的基因调控网络。在这篇综述中，我们简要概述了GRN 推理方法中常用的统计和方法基础。然后，我们比较和对比单细胞匹配多组学数据的最新最先进的 GRN 推理方法，并讨论它们的假设、局限性和机会。
GeneNetwork-开源
06-29
GeneNetwork 是用于系统遗传学的开源生物信息学软件资源，用于研究将序列变异与基因和蛋白质表达差异以及健康和疾病风险等特征差异联系起来的基因网络。
基因表达数据对基因的调控网络
02-09
基因表达数据对基因的调控网络
基因调控网络(gene regulatory network-GRN)分析基础概念
zfyyzhys的博客
08-21 5637
理论上而言，如果需要展示更多影响转录调控的因素的话，那就是说要把调节转录的因素都要去探索一下，比如可以去做甲基化的检测，做染色质的ATAC-seq，当然更应该做一下转录因子的chip-seq等。，如果只知道转录因子和非转录因子的话那两者未必会存在结合调控，因此就必须知道在靶基因上游位置里面存在结合位点，这些结合位点里就存在一个/多个串联的motif，当得到了转录因子和motif配对关系的话，就可以是的后续构建的调控网络信息更加的准确。这一过程受到染色质结构的影响，染色质的开放或关闭会影响转录因子的结合。
多组学背景下的基因调控网络推断
白景屹的博客
07-31 3173
GRN推断综述
深入挖掘基因组调控：DragoNN深度学习框架
gitblog_00024的博客
05-26 440
深入挖掘基因组调控：DragoNN深度学习框架 dragonn A toolkit to learn how to model and interpret regulatory sequence data using deep learning. 项目地址: ht...
利用互信息推断基因调控网络
weixin_46636238的博客
01-20 980
介绍互信息推断基因调控网络的几种算法
【基因调控网络】Discovering Gene Networks with a Neural-Genetic Hybride（单层神经网络与遗传算法混合算法2005）
loveC__的博客
04-02 662
Discovering Gene Networks with a Neural-Genetic Hybride（2005）阅读笔记 摘要 这篇文章属于基因调控网络方面的内容，其中一个挑战是阐明基因、蛋白质和其他基因产物之间的调控联系和相互作用。在这篇文章中，提出了一种利用**遗传算法(GA)和神经网络(ANN)**相结合的方法来确定时序基因表达数据中基因间的相互作用。该算法总共在三个数据集上进行了...
Biological network analysis with deep learning（使用深度学习的生物网络分析）
垃圾就应该待在垃圾桶里的博客
12-04 2189
Biological network analysis with deep learning（使用深度学习的生物网络分析）很少有关于生物网络的综述类论文，这是今年发在 Briefings in Bioinformatics期刊上的一篇。随着深度学习的发展及广泛应用，这篇论文可以读读看。 文章目录摘要一、Introduction二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 摘要 实验高通量技术的最新进展扩大了生物学中分子数据的可用性和数量。鉴于生物过程中相互作用的重要性，例如蛋白质之间的相互作用或化合物中的键，
基因调控网络
03-17
### 基因调控网络的概念及其生物信息学分析方法 基因调控网络是一种描述基因间复杂相互作用的模型，通常可以用有向图表示[^1]。在这种网络中，节点代表基因或蛋白质，边则表示它们之间的调控关系。这种网络不仅反映了基因间的直接调控作用，还可能涉及间接的影响。 #### WGCNA 方法概述 加权基因共表达网络分析（WGCNA）是目前最常用的一种基因调控网络分析方法之一。该方法的核心思想是对转录组数据进行成对相关性分析，从而识别出一组高度共表达的基因模块[^5]。这些模块共同组成一个无向的基因共表达网络，其中每条边都由两个基因之间的相似性程度决定。然而，需要注意的是，由于 WGCNA 的基础原理依赖于相关性计算，因此它无法揭示因果调控关系，同时也容易受到假阳性的干扰。 #### GENIE3 和 GRNBoost2 方法简介 GENIE3 和 GRNBoost2 是两种更为先进的基因调控网络推断算法。这两种方法均采用机器学习技术来预测基因间的潜在调控关系。具体而言，GENIE3 利用了随机森林回归模型，而 GRNBoost2 则基于 AdaBoost 算法改进而成。相比传统的 WGCNA 方法，这两者能够更好地捕捉到基因间的因果调控关系，并显著减少假阳性率。 #### 差异表达基因富集分析 除了构建基因调控网络外，在实际研究过程中还需要进一步探索哪些特定路径或者功能类别受到了显著影响。为此，研究人员常借助 GO 数据库以及 KEGG 通路数据库来进行差异表达基因的功能注释和富集分析[^3]。这类分析有助于深入挖掘目标基因集合背后隐藏的生物学意义。 #### 比较基因组学的应用价值 从更宏观的角度来看，比较基因组学也为理解不同物种间基因调控模式提供了重要工具。通过对多个物种基因序列及结构特征展开对比研究，科学家们不仅可以鉴定保守区域以推测未知基因功能，还可以探讨进化历程中发生的改变如何塑造现有生命形式多样性[^4]。 ```python import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from genie3 import GENIE3 # 示例代码展示如何使用 GENIE3 进行基因调控网络重建 def build_gene_network(expression_data, gene_names): """ 使用 GENIE3 构建基因调控网络 参数: expression_data (pd.DataFrame): 表达矩阵，形状为 (样本数, 基因数) gene_names (list): 基因名称列表 返回: pd.DataFrame: 调控强度矩阵 """ model = GENIE3.RandomForest() network_matrix = GENIE3(expression_data.values.T, method=model)[0] return pd.DataFrame(network_matrix, index=gene_names, columns=gene_names) expression_df = pd.read_csv('gene_expression.csv', index_col=0) genes = list(expression_df.columns) network_result = build_gene_network(expression_df, genes) print(network_result.head()) ```
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