Kilka badań koncentruje się na wpływie losowych technik leśnych na ich lepszą wydajność. Niektóre z tych metod efektów mają również solidną zdolność do sprawdzania szeregów czasowych, a także określania danych terminów genetycznych. Są one jednak przydatne tylko do niwelowania wszystkich przepisów poprzez łączenie aspektów związanych z zaufaniem. Żaden z nich nie był w stanie odkryć konkretnych reguł, które faktycznie wpływają na to, że ten gen najczęściej kojarzy się z zainteresowaniem. W takim badaniu proponujemy tę metodę, jak mało obiecujących reguł kandydujących, zasadniczo łącząc wnioskowanie losowe lasu, który ma wiele metod selekcji cech. Jak każdy składnik wykrywania złych reguł, nasza platforma umożliwia wyniki procedur wyboru cech, aby zgadzały się z wartościami ufności prawie implikowanych wymagań regulacyjnych, dlaczego zostały one faktycznie obliczone przy użyciu metod opartych na wnioskach. Badania numeryczne, które wykazały, że połączenie aplikacji z posiadanymi metodami selekcji poprawiło wykorzystanie wnioskowania losowych drzew i krzewów w 98 na 100 eksperymentów podejmowanych na własnych sztucznych problemach. Jednak renowacja jest generalnie niewielka, ponieważ nasza metoda stała się wspólnie popularna i nie została usunięta wraz z 19% możliwych wymogów regulacyjnych. Aplikacja combo, oprócz procesu wyboru funkcji, to także produkty zwiększające koszty obliczeniowe. Chociaż idealna byłaby większa przewaga przy niższych kosztach obliczeniowych, nie widzimy przeszkód dla naszych badań, ponieważ każdy cel polega na wydobyciu jak największej ilości przydatnych dodatkowych informacji z ograniczonej ilości większości danych dotyczących fraz genów. PHANTOM5,
Słowa kluczowe: ekspresja genów, selekcja charakterystyczna, las bezcelowy, wyprowadzenie sieci genetycznej
1. Prezentacja
Dynamiczna odpowiedź spowodowana ekspresją genów determinuje różne funkcje komórkowe. Nasze zrozumienie biologicznych możliwości wymaga badania ze względu na złożone wzorce regulacji genów, ponieważ regulacja w środku genów i określa sposób ekspresji genów. Bezpieczniejszym podejściem opracowanym do analizy kompleksowej regulacji genów jest lokalizacja genetyczna. W zadaniu częściowo sieciowym ogólna regulacja między genami jest zwykle wywnioskowana z danych dotyczących ekspresji genów mierzonych za pomocą fizycznych technologii podobnych do mikromacierzy do RNA-Seq przy użyciu sekwencerów skrawających. Następna epoka itp. Pochodzące modele zespołów mogą idealnie sprawdzać się jako narzędzia pomagające biologom w tworzeniu hipotez i planowaniu eksperymentów. Dlatego wielu badaczy zainteresowało się wpływem sieci genetycznych.
Zaproponowano szereg metod derywacji wskazujących na systemy genetyczne (Larrañaga et ‘s., 2006; Meyer et al., 2008; Chou and Voit, 2009; Hecker et., 2009; Matos de Simoes i dodatkowo Emmert-Streib, 2012; Emmert-Streib i wsp., 2012; Glass d’autant plus wsp., 2013). Wśród nich plany losowego narażenia lasów obiecują doskonałe wyniki (Huynh-Thu et al., 2010; Maduranga et al., 2013; Petralia et., 2015; Huynh-Thu with Geurts, 2018; I kimura al., 2019). … Niektóre z tych modeli wnioskowania mogą również porównywać ważne informacje zarówno o szeregach czasowych, jak i o statycznej ekspresji genów (Petralia i in., 2015; Huynh-Thu i Geurts, 2018; Et kimura al., 2019). Dane tymczasoweSeria ta w rzeczywistości jest serią zestawów ustawień ekspresji genów mierzonych w kolejnych punktach czasowych po stymulacji. Liczby statyczne to zestawy poziomów uszkodzenia genów w warunkach stacjonarnych. Wnioskowanie losowe w oparciu o las przetwarza dane dotyczące wyglądu z analizy genów, przypisując standardy dopasowania do wszystkich protokołów kandydujących. Podczas gdy wiele metod sieci wykorzystujących efekty genetyczne stara się znaleźć reguły, w których są one faktycznie zawarte w sieci docelowej, arbitralny sprzęt oparty na lesie klasyfikuje tylko kandydatów, przypisując wartość pewności siebie niemal każdemu kandydatowi. Kiedy biolodzy byli gotowi przeprowadzić eksperymenty w celu potwierdzenia domniemanych genów rodziny regulatorowej, wartości ufności obliczone za pomocą losowych metod opartych na lasach mogły być wcześniej wykorzystane do określenia warunków eksperymentów. Jednak metody wnioskowania oparte na niewyselekcjonowanych lasach byłyby bardziej użyteczne, gdyby cieszyły się tą szczególną zdolnością rozpoznawania genów, które większość faktycznie dyktuje gen będący przedmiotem zainteresowania.
Łączenie wszystkich metod wnioskowania Opierając się na wierzchołku losowych lasów z programem selekcji cech, byliśmy w stanie zidentyfikować ograniczenia, które bezsprzecznie są zawarte w sieci genetycznej. Feature large array, technika badana w inteligencji obliczeniowej, usuwa szczegóły istotne dla wyników w dobrym dopasowaniu lub problemie klasyfikacji (Guyon i Elisseeff, 2003; Cai i in., 2018). Jednak we wstępnych eksperymentach dzisiaj odkryliśmy, że metoda łączona, która wykorzystuje zdolność opartą na losowym lesie z jedną z istniejących metod rozpoznawania cech, często nie pomaga zidentyfikować genów, które mają najsłabszy wynik końcowy na interesującym genie. Główny nacisk na istniejące metody linii charakterystyki może wyjaśnić powyższy błąd, ponieważ niektóre metody nie są zaprojektowane tak, aby identyfikować każdy z danych wejściowych, na które jego zmienne faktycznie wpływają na wynik, ale wydają się być dla danych wejściowych poprzez zmienne, które poprawią widzisz, wydajność wyjścia. prognozę, aby zmaksymalizować tę sytuację wynikający z modelu. Nasza grupa niedawno opracowała czystą metodę selekcji cech, która ma na celu znalezienie wielu funkcji Rekomendowane zmienne, które naprawdę wpływają na wystąpienie, a także usunięcie jak największej liczby nieistotnych zmiennych wiedzy (Kimura i Tokuhisa, 2020) – p>
W tym manuskrypcie proponujemy sposób na wyeliminowanie mniej obiecujących kandydatów poprzez konsolidację metody wnioskowania losowego lasu ze sprytną metodą selekcji cech, którą opracowaliśmy w Kimura, a także Tokuhisa (2020), a także dwoma zaadaptowanymi stylami. Scharakteryzowanie metod użytych w tym badaniu ogólnie obejmuje nie tylko usunięcie kilku nieistotnych, w tym zmiennych, ale także przypisanie ufności do wprowadzonych zmiennych, aby pokazać prawdopodobieństwo, że dany konkret faktycznie wpływa na ich użycie. W naszym połączonym stylu możemy użyć wartości ufności obliczonych dla wszystkich metod selekcji cech, aby dopasować wartości zakresu przypisane do wszystkich n kandydujących reguł przy użyciu metody lasu losowego.
Druga, dotycząca tego rękopisu, ma następującą strukturę. W sektorze 2 przedstawiamy wnioskowanie logiczne oparte na losowym lesie użytym w niniejszym opracowaniu. W kategorii 3 opisujemy sposoby doboru aktualnego wyglądu i wyjaśniamy możliwość łączenia tego typu ludzi z tajemnicą dorobku. Upewniamy się, że skuteczność metody kombinowanej została wskazana w drodze eksperymentów numerycznych z wykorzystaniem nieprawdziwych i biologicznych danych opisujących geny w punktach 4 i 5. Na koniec rodzaj genów zostanie podsumowany w punkcie 6 konkretną przyszłą pracą naszej firmy. / P>
2. Metoda wnioskowania oparta na losowym lesie
Jak już wspomniano, badanie to łączy moc metody losowego lasu z kodeksem podejść do selekcji cech. Chociaż z pewnością zostanie to zrobione za pomocą dowolnej metody losowej opartej na lesie, w tym badaniu używamy wyboru wnioskowania (Kimura i in., 2019) zdolnego do analizowania zarówno wolnych szeregów czasowych, jak i danych dotyczących statycznej ekspresji genów. Kategoria niniejszego wniosku opisuje metodę wycofania.
2.1. Model do opisywania sieci genetycznych
Metoda wnioskowania zastosowana w konkretnym badaniu opisuje sieć genetyczną, która wydaje się używać każdego zestawu równań różniczkowych, często wymagając formy
gdzie X −n (X 1 , oznacza â ‹¯â € ‰, X n∠‘1 , X n + 1 , â ‹¯â € ‰, X N ), X m (m = 1 , 2, â‹ ¯â € ‰, N ) to wyrażenie gładkie genu mth, N to szeroki zakres genów zawartych w sieci docelowej, Î n (> 0) jest powszechnym parametr i dlatego F n był funkcją o losowym kształcie.
Używając tej kopii, otrzymujemy starszą sieć, uzyskując zdolność F n oprócz tego konkretnego parametru β n (n = co najmniej jeden, tylko â ‹ ¯ …, N ), które zakorzeniają sekwencyjne zmiany w czasie w stosunku do aktualnie obserwowanych poziomów ekspresji genów. Odpowiednie strony internetowe to jeden ze sposobów zabezpieczenia tych firm.
2.2. Utworzone z F N i β N
Metoda Effects (Kimura i in., 2019) dzieli warunek wnioskowania sieci wrodzonej składającej się z N genów na N podzadań, z których każde odpowiada każdemu genowi. Rozwiązując n-ty podproblem, metoda uzyskuje tradycjonalistyczne przybliżenie funkcji F g i najlepszą rozsądną wartość tego parametru β n . Pozostała część odrębnej sekcji opisuje nowy n-ty podproblem.
2.2.1. Identyfikacja problemu
Efekty metody zastosowane w tym badaniu W opracowaniu mają celowe przybliżenie do funkcji F n iw konsekwencji podwyższoną wartość parametru β n thr.< br>
Fortect to najpopularniejsze i najskuteczniejsze narzędzie do naprawy komputerów na świecie. Miliony ludzi ufają, że ich systemy działają szybko, płynnie i bez błędów. Dzięki prostemu interfejsowi użytkownika i potężnemu silnikowi skanowania, Fortect szybko znajduje i naprawia szeroki zakres problemów z systemem Windows - od niestabilności systemu i problemów z bezpieczeństwem po zarządzanie pamięcią i wąskie gardła wydajności.
1. Pobierz Fortect i zainstaluj na swoim komputerze
2. Uruchom program i kliknij „Skanuj”
3. Kliknij „Napraw”, aby naprawić znalezione problemy
