Increasing feasibility of optimal gene network estimation.
Increasing feasibility of optimal gene network estimation.
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提高最佳基因网络估计的可行性。
DOI：
--
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
G. Koentges
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Annika Hansen;S. Ott;G. Koentges
解开基因表达调控网络是计算生物学领域的一个重大挑战。收获包含在微阵列数据集的信息是一个很有前途的方法来应对这一挑战。我们提出了一个算法的最佳估计贝叶斯网络的微阵列数据，这减少了CPU时间和内存消耗的以前的算法。我们证明了空间复杂度可以从O（n（2）x2（n））降低到O（2（n）），并且预期计算时间可以从O（n（2）x2（n））降低到O（n x2（n）），其中n是基因的数目。我们内在地利用每个基因的最大调节器数量的限制，这具有生物学和统计学的理由。这些改进对于研究中的一些应用是重要的。
Disentangling networks of regulation of gene expression is a major challenge in the field of computational biology. Harvesting the information contained in microarray data sets is a promising approach towards this challenge. We propose an algorithm for the optimal estimation of Bayesian networks from microarray data, which reduces the CPU time and memory consumption of previous algorithms. We prove that the space complexity can be reduced from O(n(2) x 2(n)) to O(2(n)), and that the expected calculation time can be reduced from O(n(2) x 2(n)) to O(n x 2(n)), where n is the number of genes. We make intrinsic use of a limitation of the maximal number of regulators of each gene, which has biological as well as statistical justifications. The improvements are significant for some applications in research.
影响因子：
5.8
作者：
Tamada, Yoshinori;Kim, SunYong;Miyano, Satoru
通讯作者：
Miyano, Satoru
DOI：
10.1142/9789812704856_0052
发表时间：
2003-12
影响因子：
--
作者：
Sascha Ott;S. Imoto;Satoru Miyano
通讯作者：
Sascha Ott;S. Imoto;Satoru Miyano
DOI：
10.11234/gi1990.14.124
发表时间：
2003
期刊：
Genome informatics. International Conference on Genome Informatics
影响因子：
--
作者：
S. Ott;S. Miyano
通讯作者：
S. Ott;S. Miyano