【摘 要】
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对于静态基因表达数据来说,推断基因调控网络仍是系统生物学中的一个挑战——存在大量识别难度高的直接或间接调控关系,而传统方法的准确性和可靠性还有待进一步提高.为此,该
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳 518055
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对于静态基因表达数据来说,推断基因调控网络仍是系统生物学中的一个挑战——存在大量识别难度高的直接或间接调控关系,而传统方法的准确性和可靠性还有待进一步提高.为此,该文提出一种基于Boosting集成模型的方法(XGBoost),应用随机化和正则化来解决模型过拟合问题,同时针对建模所得权重不一致的问题,对初始权重增加归一化和统计学方法处理.最终,采用DREAM5挑战的基准数据集对所提出方法进行性能验证.实验结果表明,XGBoost比现有其他方法获得更好的性能:在in-silico生成的模拟数据集中,接受者操作特征曲线面积(AUPR)和正确率-召回率曲线面积(AUROC)两个评估指标均显著优于现有方法;在E.coli和S.cerevisiae两种生物的真实实验数据中,AUROC指标均高于现有最优方法.
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