Inference of genetic networks using neural network models
Inference of genetic networks using neural network models
复制标题
使用神经网络模型进行遗传网络推理
DOI：
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Mariko Okada
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Shuhei Kimura;Katsuki Sonoda;S. Yamane;Koki Matsumura;Mariko Okada
提出了一种新的遗传网络推理方法。所提出的方法使用神经网络模型来描述遗传网络。遗传网络的神经网络模型的推理被定义为函数优化问题。作为该问题的函数优化器，使用遗传局部搜索。在这个时候，为了提高找到一个合理的解决方案的概率，我们引入了遗传网络的先验知识的目标函数。在本文中，我们还提出了基于灵敏度分析的方法来解释优化的神经网络模型。通过人工遗传网络推理问题，验证了该方法的有效性.
We propose a new method for the inference of the genetic networks. The proposed method uses a neural network model to describe the genetic network. The inference of the neural network model of the genetic network is defined as the function optimization problem. As the function optimizer for this problem, a genetic local search is used. At this time, to enhance the probability of finding a reasonable solution, we introduce a priori knowledge about the genetic network into the objective function. In this paper, we also propose the method based on the sensitivity analysis to interpret the optimized neural network model. Through artificial genetic network inference problems, we verify the effectiveness of the proposed method.
盘基网柄菌中的三羧酸循环。
DOI：
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发表时间：
1992
期刊：
The Journal of biological chemistry
影响因子：
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作者：
Shiraishi,F;Savageau,MA
通讯作者：
Savageau,MA
影响因子：
56.9
作者：
DeRisi, JL;Iyer, VR;Brown, PO
通讯作者：
Brown, PO