Full Bayesian boolean network inference based on Markov chain Monte Carlo algorithms.
在生物信息學中， 基因調控網絡推斷不斷受到人們的重視。各種不同的網絡模型被用來描述基因之間的調控關係， 其中包括布爾網絡， 概率布爾網絡， 貝葉斯網絡等。本文主要是討論基於數據的布爾網絡推斷。現在已經有很多方法來推斷節點是離散變量的網絡結構。比如REVEAL算法，Best Fit Extension 算法是兩種比較受歡迎的推斷網絡結構方法。並且他們在網絡的節點數目不是很多的情況下有很好的表現。然而， 現今很多方法對噪音和模型的不確定性沒有足夠的考慮。這也使得這些方法在實際應用中的表現不是很令人滿意。本文中， 我們用完全貝葉斯的方法去研究概率布爾網絡空間。在給定樣本的情況下， 我們提出了一種新的...
| Other Authors: | |
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| Format: | Others |
| Language: | English Chinese |
| Published: |
2012
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://library.cuhk.edu.hk/record=b5549487 http://repository.lib.cuhk.edu.hk/en/item/cuhk-328449 |