論文の概要: Learning complex dependency structure of gene regulatory networks from
high dimensional micro-array data with Gaussian Bayesian networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15365v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 15:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-01 09:40:52.117944
- Title: Learning complex dependency structure of gene regulatory networks from
high dimensional micro-array data with Gaussian Bayesian networks
- Title（参考訳）: ガウスベイズネットワークを用いた高次元マイクロアレイデータから遺伝子制御ネットワークの複雑な依存性構造を学ぶ
- Authors: Catharina Elisabeth Graafland and Jos\'e Manuel Guti\'errez
- Abstract要約: 遺伝子発現データセットは、比較的小さなサンプルサイズを持つ数千の遺伝子から構成される。
Glassoアルゴリズムは高次元マイクロアレイデータセットを扱うために提案されている。
既定のGlassoアルゴリズムの修正は、複雑な相互作用構造の問題を克服するために開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gene expression datasets consist of thousand of genes with relatively small
samplesizes (i.e. are large-$p$-small-$n$). Moreover, dependencies of various
orders co-exist in the datasets. In the Undirected probabilistic Graphical
Model (UGM) framework the Glasso algorithm has been proposed to deal with high
dimensional micro-array datasets forcing sparsity. Also, modifications of the
default Glasso algorithm are developed to overcome the problem of complex
interaction structure. In this work we advocate the use of a simple score-based
Hill Climbing algorithm (HC) that learns Gaussian Bayesian Networks (BNs)
leaning on Directed Acyclic Graphs (DAGs). We compare HC with Glasso and its
modifications in the UGM framework on their capability to reconstruct GRNs from
micro-array data belonging to the Escherichia Coli genome. We benefit from the
analytical properties of the Joint Probability Density (JPD) function on which
both directed and undirected PGMs build to convert DAGs to UGMs.
We conclude that dependencies in complex data are learned best by the HC
algorithm, presenting them most accurately and efficiently, simultaneously
modelling strong local and weaker but significant global connections coexisting
in the gene expression dataset. The HC algorithm adapts intrinsically to the
complex dependency structure of the dataset, without forcing a specific
structure in advance. On the contrary, Glasso and modifications model
unnecessary dependencies at the expense of the probabilistic information in the
network and of a structural bias in the JPD function that can only be relieved
including many parameters.
- Abstract（参考訳）: 遺伝子発現データセットは、比較的少ないサンプル(すなわち)を持つ数千の遺伝子からなる。
large-$p$-small-$n$である。
さらに、データセットに様々な順序の依存関係が共存する。
In the Undirected probabilistic Graphical Model (UGM) framework, the Glasso algorithm has proposed to handle with high dimensional micro-array datasets forced sparsity。
また、複雑な相互作用構造の問題を克服するために、デフォルトのglassoアルゴリズムの修正も開発されている。
本研究では,DAG(Directed Acyclic Graphs)に頼ったガウスベイズネットワーク(BN)を学習する単純なスコアベースヒルクライミングアルゴリズム(HC)の使用を提唱する。
HCとGlassoを比較し,その改良点として,大腸菌ゲノムのマイクロアレイデータからGRNを再構成する能力について検討した。
我々は、DAGをUGMに変換するために、指向性PGMと非指向性PGMの両方が構築されるジョイント確率密度(JPD)関数の解析的性質の恩恵を受ける。
複雑なデータの依存関係はhcアルゴリズムによって最も良く学習され、最も正確かつ効率的に提示され、遺伝子発現データセットに共存する強い局所的および弱いが重要なグローバル接続を同時にモデル化する。
HCアルゴリズムは、特定の構造を事前に強制することなく、データセットの複雑な依存構造に本質的に適応する。
それとは対照的に、glassoとmodifiedsモデルは、ネットワーク内の確率的情報と多くのパラメータを含むだけで緩和できるjpd関数の構造的バイアスを犠牲にして不要な依存関係をモデル化する。
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