基于Granger因果检测的蛋白质信号网络建模

• 作者: 杨文强 王学丽 罗强
• 来源期刊: 模糊系统与数学
• 学科: 数学
• 关键词: Granger因果 Bayesian网络 生物网络
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 模糊集应用
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 分类号: O157
• 字数: 2411字
• 语种: 中文

摘要

生物网络是一个非常复杂且具有随机性质的反馈网络,在不同的分子水平调控生物的功能.由于涉及大量分子间的相互作用,使得生物网络的建模面临极大的挑战.在本文中,对通常的Granger因果关系进行推广,将其应用到蛋白质网络的建模上,构建了一个11个蛋白质(PKC.PKA,Raf,Pkr,Jnk,P38,Mek,PIP3,PIP2,Akt,Erk)的相互作用网络.计算结果表明,本文提出的方法克服了Bayesian网络方法中存在的一些问题.如Bayesian网络计算量大,不能构建有环图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王学丽	北京邮电大学理学院	6	12	3.0	3.0
2	杨文强	湖南师范大学数学与计算机科学学院	6	21	3.0	4.0
4	罗强	国防科学技术大学理学院	9	12	2.0	3.0