네트워크에서 유전적 결함을 제거하는 가장 좋은 방법

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이력서

몇몇 연구는 향상된 성능으로 인한 랜덤 포레스트 기술의 손상에 초점을 맞췄습니다. 이러한 추론 방법 중 일부는 현재 시계열을 분석하고 유전자 발현 데이터를 결정할 수 있는 강력한 능력을 가지고 있습니다. 그러나 신뢰 측면을 연결하여 모든 규제 또는 규정의 순위를 지정하는 데만 유용합니다. 그들 중 아무도 관심과 가장 정기적으로 관련된 유전자에 실제로 영향을 미치는 개별 규칙을 발견할 수 없었습니다. 이 연구에서 우리는 확률이 낮은 후보 규칙을 제거하기 위한 이 방법을 의미하며, 거의 무작위 포리스트 추론과 숫자 연결된 기능 선택 방법을 결합합니다. 잘못된 규칙을 감지하기 위한 구성 요소로서 당사 플랫폼은 추론 기반 방법을 사용하여 실제로 점수를 매긴 거의 함축된 규제 요구 사항에 대한 신뢰 이해를 일치시키기 위해 기능 선택 절차와 가장 일반적으로 관련된 결과를 사용합니다. 수치적 실험은 기능 선택 방법과 결합된 적용이 인공적인 문제에 대해 수행된 100개의 실험 중 97개의 실험에서 랜덤 포레스트 추론의 사용을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 개선은 일반적으로 작지만 우리의 방법이 집단적으로 대중화되어 가능한 규제 요구 사항의 19% 이하를 제거함에 따라 성공적입니다. 이 특정 기능 선택 프로세스 외에 콤보 응용 프로그램도 계산 비용을 높이는 데 도움이 됩니다. 적은 양의 계산 비용으로 더 큰 돌파구를 마련하는 것이 이상적이지만 제한된 양의 유전자 구문 데이터에서 가능한 한 많은 유용한 정보를 추출하는 것이 우리의 목표이기 때문에 우리의 연구에는 관심이 없습니다. 팬텀5,

키워드: 유전자 발현, 형질 선택, 목적 없는 숲, 유전자 네트워크 유도

1. 프레젠테이션

유전자 발현의 역동적인 반응은 엄청나게 다양한 세포 기능을 결정합니다. 신경학적 가능성에 대한 우리의 이해는 유전자 간의 조절과 유전자 발현 방식을 보장하기 때문에 유전자 조절과 관련된 복잡한 패턴에 대한 연구가 필요합니다. 포괄적인 유전자 조절의 분석을 위한 보다 안전한 접근 방식이 유전적 위치가 되었습니다. 유전적 네트워크 작업에서 생물학적 마이크로어레이와 유사한 기술로 측정된 유전자 발현 데이터로 인해 유전자 간의 주요 일반 조절이 유추되어 슬라이스 시퀀서를 사용하여 RNA-Seq가 됩니다. 다음 시대 등 파생된 팀 모델은 생물학자가 가설을 세우고 연구를 계획하는 데 도움이 되는 도구로 이상적으로 사용될 수 있습니다. 따라서 많은 연구자들이 유전 네트워크의 영향에 관심을 가지고 있습니다.

유전 시스템의 유도 방법에 대한 여러 가지 방법이 이미 제안되었습니다(Larrañaga et al., 2006; Meyer ainsi que al., 2008; Chou and Voit, 2009; Hecker puis., 2009; Matos de Simoes and Emmert). -Streib, 2012; Emmert-Streib et al., 2012; Glass et al., 2013). 이 중 무작위 숲 노출 방법은 우수한 성적 수행을 약속합니다(Huynh-Thu et al., 2010; Maduranga et al., 2013; Petralia et., 2015; Huynh-Thu and Geurts, 2018; And kimura al., 2019). … 이러한 효과 모델 중 일부는 두 시계열, 나아가 정적 유전자 발현 데이터를 비교할 수도 있습니다(Petralia et al., 2015; Huynh-Thu and Geurts, 2018; Et kimura al., 2019). 임시 데이터 th 시리즈는 자극 후 연속적인 시점에서 측정된 일련의 유전자 발현 수준에 대한 시리즈입니다. 정적 숫자는 고정 변수에서 유전자 발현 수준의 싱크입니다. Forest 기반 무작위 추론은 모든 n개의 신청자 프로토콜에 일치 값을 할당하여 유전자 분석을 시작으로 발현 데이터를 처리합니다. 많은 유전적 추론 네트워크 방법이 대상 네트워크에 실제로 갇혀 있는 규칙을 찾기 위해 검색하는 반면, 랜덤 포레스트 기반 하드웨어는 기본적으로 후보의 순위를 지정하여 최소한 모든 후보에 신뢰 값을 할당합니다. 생물학자들이 추정되는 조절 유전자를 확인하기 위한 연구를 수행하기 위해 해고했을 때 무작위 숲 기반 방법으로 계산된 신뢰 표준은 이전에 실험 순서를 결정하는 데 사용되었을 수 있습니다. 그러나 무작위 포리스트에 기반한 추론 방법은 특정 관심 유전자를 실제로 지시하는 유전자를 인식하는 이 특별한 능력이 있다면 더욱 유용할 것입니다.

모든 효과 방법 결합 랜덤 포레스트와 형질 선택 프로그램을 기반으로 유전자 네트워크에 실제로 포함된 제약 조건을 식별할 수 있었습니다. 계산 지능에서 읽는 기술인 기능 선택은 적절한 적합도 또는 분류 문제에서 각 출력과 관련된 변수를 제거합니다(Guyon and Elisseeff, 2003; Cai et al., 2018). 그러나 예비 실험에서 기존의 포함 해결 방법 중 하나와 무작위 계획 기반 기능을 결합한 조합 방법이 관심 유전자라고 하는 i에 가장 약한 영향을 미치는 유전자를 식별하지 못하는 경우가 종종 있음을 발견했습니다. 기존 묘사 선 방법의 주요 초점은 이러한 실패를 설명할 수 있습니다. 일부 방법은 변수가 실제로 출력에 해를 끼치는 입력을 포함하여 각각을 식별하도록 설계되지 않고 성능을 향상시킬 변수를 통해 입력을 끝까지 찾도록 설계되었기 때문입니다. 대부분의 출력. 이 결과 모델을 최대화하기 위해 예측합니다. 우리 그룹은 최근 모든 기능을 찾는 것을 목표로 하는 새로운 기능 선택 공식을 개발했습니다.결과에 실제로 영향을 미치는 권장 문제는 물론 기본적으로 가능한 한 많은 중요하지 않은 입력 변수를 제거합니다(Kimura and Tokuhisa, 2020) / p>

이 한 원고에서 무작위 do 추론 방법과 기본적으로 두 가지 수정된 버전과 함께 Kimura and Tokuhisa(2020)에서 개발한 혁신적인 기능 선택 구조를 결합하여 훨씬 덜 유망한 후보 위치를 제거하는 방법을 제안합니다. 이 연구에서 사용된 서비스를 특성화하려면 일반적으로 몇 가지 관련 없는 기여 변수를 제거할 뿐만 아니라 한 사람이 실제로 모든 사용에 영향을 미칠 가능성을 설명하기 위해 항상 입력 변수에 신뢰를 할당합니다. 우리의 결합된 방법에서는 모든 기능 인벤토리 선택 방법으로 계산된 신뢰도 값을 활용하여 무작위 유형의 목재 방법을 사용하여 모든 n개의 후보 규칙에 할당된 확률 값과 일치시킬 수 있습니다.

이 원고의 다른 하나는 의심할 여지 없이 다음과 같이 구성되어 있습니다. 섹션 2에서는 이 연구에서 권장하는 랜덤 포레스트를 기반으로 한 논리적 추론이 있습니다. 섹션 3에서는 모양을 선택하는 방법을 지적하고 출력의 신비와 결합 가능성에 대해 설명합니다. 우리는 모듈 4와 5에서 가짜 및 생물학적 유전자 발현 데이터를 구동하는 수치 실험에 의해 표시된 결합된 방법의 효과를 확인합니다. 마지막으로 이것은 우리 회사와 관련된 향후 작업과 함께 섹션 6에서 공제됩니다. / 피>

2. 랜덤 포레스트 기반 추론 방법

이전에 검토한 바와 같이 이 연구는 savvy Forest 방법의 영향과 기능 선택을 위한 여러 접근 방식을 결합합니다. 이것은 임의의 숲 기반 방법이 있는 사람이라면 수행할 수 있지만 이 연구에서 나와 가족은 시계열과 세트 유전자 발현 데이터를 모두 분석하는 전문가 추론 방법(Kimura et al., 2019)을 사용합니다. 이 약속의 섹션은 철회 방법을 설명합니다.

2.1. 유전 네트워크를 설명하기 위한 모델

특정 학습에 사용된 추론 방법은 종종 th 패턴을 갖는 미분 방정식의 각각을 사용하는 유전 네트워크를 설명합니다.

여기서 X _−n (X ₁ , = â ‹â € ‰, X _{n∠‘1} , X _{n + 1} , â ‹â € ‰, X _N ), X _m (m은 1을 의미 , 2, â‹ ¯â € ‰, N )은 일부 mth 유전자의 발현 수준, N은 대상 네트워크에 포함된 유전자 수, α _북쪽 (> 0)은 상수 매개변수이고 최종 결과 F _n 은 함수와 무관한 모양입니다.

이 모델을 사용하여 매개변수 β _n (n = 1, only â ‹¯ . .., N ), 이는 유전자 발현과 관련된 관찰된 수준과 관련하여 시간에 따라 순차적인 변화를 유발합니다. 해당 섹션은 보안 방법과 관련된 섹션입니다.

2.2. F _N 및 β _N

에서 파생됨

효과 방법(Kimura et al., 2019)은 N개의 유전자와 연관된 유전자 네트워크의 추론 조건 유형을 N개의 하위 작업으로 나눕니다. 각 유전자. n번째 하위 문제를 풀면 모든 방법에서 이 특정 함수 F _n 의 보수적인 근사값과 매개변수 β _n 에 대한 가장 합리적인 값을 얻습니다. 이 섹션의 나머지 부분에서는 새로운 n번째 하위 문제에 대해 설명합니다.

2.2.1. 어려움 식별

이 연구에 사용된 방법 효과 일부 연구에서는 보조 F _n 에 상당한 근사치가 있고 매개변수 β _n thr의 증가된 이점이 있습니다.

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