Gene expression network reconstruction by LEP method using microarray data.
Gene expression network reconstruction by LEP method using microarray data.
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DOI：
10.1100/2012/753430
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发表时间：
2012
影响因子：
--
通讯作者：
Wang X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
You N;Mou P;Qiu T;Kou Q;Zhu H;Chen Y;Wang X
利用微阵列数据重构基因表达网络是一个研究热点，其目的是同时研究基因簇的行为。在高斯假设下，网络中基因间的条件依赖性由偏相关系数矩阵充分描述。由于数据的高维性和稀疏性，本文利用LEP方法对其进行估计。与现有的方法相比，LEP达到了最高的PPV，灵敏度控制在令人满意的水平。一组基因表达数据从人类基因组单体型图项目进行了分析说明。
Gene expression network reconstruction using microarray data is widely studied aiming to investigate the behavior of a gene cluster simultaneously. Under the Gaussian assumption, the conditional dependence between genes in the network is fully described by the partial correlation coefficient matrix. Due to the high dimensionality and sparsity, we utilize the LEP method to estimate it in this paper. Compared to the existing methods, the LEP reaches the highest PPV with the sensitivity controlled at the satisfactory level. A set of gene expression data from the HapMap project is analyzed for illustration.
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