minet: A R/Bioconductor package for inferring large transcriptional networks using mutual information.
minet: A R/Bioconductor package for inferring large transcriptional networks using mutual information.
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DOI：
10.1186/1471-2105-9-461
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发表时间：
2008-10-29
影响因子：
3
通讯作者：
Bontempi, Gianluca
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meyer, Patrick E.;Lafitte, Frederic;Bontempi, Gianluca
本文介绍了R/Bioconductor软件包嵌度（1.1.6版），该措施提供了一组功能来从数据集中推断相互信息网络。一旦用微阵列数据集喂食，该软件包将返回一个网络，其中nodes表示基因，边缘模型基因和边缘之间的统计依赖性量化了特定（例如转录）基因相互作用的统计证据。包装中的四个不同的熵估计量（经验，米勒 - 马杜，舒尔曼·格拉斯伯格和收缩）以及四种不同的推理方法，即相关性网络，即Aracne，CLR和MRNET。此外，该软件包还集成了精度评估工具，例如F得分，PR曲线和ROC曲线，以便将推论网络与参考网络进行比较。
软件包矿体提供了一系列用于从微阵列数据中推断转录网络的工具。它是从综合R档案网络（CRAN）以及生物导体网站上免费获得的。
This paper presents the R/Bioconductor package minet (version 1.1.6) which provides a set of functions to infer mutual information networks from a dataset. Once fed with a microarray dataset, the package returns a network where nodes denote genes, edges model statistical dependencies between genes and the weight of an edge quantifies the statistical evidence of a specific (e.g transcriptional) gene-to-gene interaction. Four different entropy estimators are made available in the package minet (empirical, Miller-Madow, Schurmann-Grassberger and shrink) as well as four different inference methods, namely relevance networks, ARACNE, CLR and MRNET. Also, the package integrates accuracy assessment tools, like F-scores, PR-curves and ROC-curves in order to compare the inferred network with a reference one. The package minet provides a series of tools for inferring transcriptional networks from microarray data. It is freely available from the Comprehensive R Archive Network (CRAN) as well as from the Bioconductor website.
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影响因子：
12.3
作者：
Gentleman RC;Carey VJ;Bates DM;Bolstad B;Dettling M;Dudoit S;Ellis B;Gautier L;Ge Y;Gentry J;Hornik K;Hothorn T;Huber W;Iacus S;Irizarry R;Leisch F;Li C;Maechler M;Rossini AJ;Sawitzki G;Smith C;Smyth G;Tierney L;Yang JY;Zhang J
通讯作者：
Zhang J
影响因子：
11.7
作者：
Gardner, Timothy S.;Faith, Jeremiah J.
通讯作者：
Faith, Jeremiah J.
DOI：
10.1073/pnas.220392197
发表时间：
2000-10-24
影响因子：
11.1
作者：
Butte, AJ;Tamayo, P;Kohane, IS
通讯作者：
Kohane, IS
影响因子：
3
作者：
Margolin AA;Nemenman I;Basso K;Wiggins C;Stolovitzky G;Dalla Favera R;Califano A
通讯作者：
Califano A
影响因子：
2.9
作者：
Paninski, L
通讯作者：
Paninski, L