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摘要:
动态基因调控网是展现生物体内基因与基因之间相互关系随时间变化而变化的动力学行为的复杂网络.这种相互作用关系可以分为两类:激励和抑制.对动态基因调控网网络演化的研究,可以预测未来时刻生物体内的基因调控关系,从而在疾病预测和诊断、药物开发、生物学实验等领域起到重要的指导和辅助作用.现实世界中,动态基因调控网的网络演化是一个复杂而巨大的系统,当前,对于其演化机制的研究存在只关注静态网络而忽略动态网络和只关注相互作用关系而忽略相互作用类型的缺陷.针对上述问题,提出了一种动态基因调控网演化分析方法(dynamic gene regulatory network evolution analyzing method,简称DGNE),将研究扩展到了动态带符号网络领域.通过该方法包含的基于模体转换概率的连边预测算法(link prediction algorithm based on motif transfer probability,简称MT)和基于隐空间特征的符号判别算法,能够动态地捕捉基因调控网的演化机制,并准确地预测未来时刻基因调控网的连边情况.实验结果表明,DGNE方法在仿真数据集和真实数据集上均有良好的表现.
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文献信息
篇名 动态基因调控网演化分析
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 基因调控网 网络演化 模体 隐空间 链路预测
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 3334-3350
页数 17页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005821
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡文斌 23 178 8.0 12.0
2 邱振宇 8 29 3.0 5.0
3 许平华 2 0 0.0 0.0
4 唐传慧 2 0 0.0 0.0
5 高旷 2 0 0.0 0.0
6 刘中舟 2 0 0.0 0.0
7 马福营 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
基因调控网
网络演化
模体
隐空间
链路预测
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
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