Vários estudos têm se estruturado sobre o impacto de técnicas florestais aleatórias graças ao seu desempenho superior. Alguns desses métodos de efeitos também têm uma capacidade robusta de dissecar séries temporais, bem como determinar dados de expressão de genes famosos. No entanto, eles só são úteis para colocar todos os seus regulamentos, vinculando aspectos para a confiança. Nenhum deles foi capaz de descobrir com sucesso as regras específicas que realmente afetam o gene mais frequentemente associado ao interesse. Neste estudo de processo, propomos este método para descartar regras candidatas de baixo potencial, essencialmente combinando inferência florestal aleatória graças a uma série de métodos de seleção de características. Como todo componente para detecção de regras ruins, nossa plataforma tornaria os resultados dos procedimentos de seleção de recursos para contestar os valores de confiança de requisitos regulamentares quase implícitos o fato de que foram realmente calculados usando métodos baseados em inferência. Os ensaios numéricos, que mostraram que a aplicação combinada com métodos de seleção tem melhorado o uso da primeira inferência aleatória em 98 de 100 experimentos conduzidos em nossos próprios problemas artificiais. No entanto, o refinamento é geralmente pequeno, pois nosso método se transformou em coletivamente popular e não removeu mais de 19% dos possíveis requisitos regulamentares. A aplicação combo, além do processo de seleção de recursos, também permite aumentar os custos computacionais. Embora um avanço maior com menos custo computacional seja o ideal, os membros de nossa equipe não veem nenhum obstáculo para nossa pesquisa, pois o melhor objetivo é extrair o máximo de relatórios úteis possível da quantidade limitada de dados de frase gênica. PHANTOM5,
Palavras-chave: expressão gênica, seleção de qualidade, floresta sem objetivo, derivação de rede genética
1. Apresentação
A resposta dinâmica com relação à expressão gênica determina uma variedade de funções celulares. Nossa compreensão das possibilidades biológicas requer o estudo junto com padrões complexos de regulação gênica, uma vez que a regulação entre seus genes e determina como os genes são expressos. Uma abordagem mais segura desenvolvida para a análise da regulação do gene incluído é a localização genética. Em uma tarefa de rede hereditária, a regulação geral entre os genes passa a ser inferida a partir de dados de expressão gênica medidos com tecnologias de microarray físico para RNA-Seq usando sequenciadores de fatia. Próxima era, etc. Modelos de equipe derivados podem funcionar idealmente como ferramentas para ajudar os biólogos a criar hipóteses enquanto planejam seus experimentos. Por isso, muitos pesquisadores acabaram se interessando pela influência das redes genéticas.
Uma série de métodos para a derivação proveniente de todos os sistemas genéticos foram propostos (Larrañaga et ‘s., 2006; Meyer et al., 2008; Chou e Voit, 2009; Hecker et., 2009; Matos de Simoes em adição Emmert-Streib, 2012; Emmert-Streib et al., 2012; Glass ensuite al., 2013). Entre estes, remédios de exposição florestal aleatória prometem desempenho excelente (Huynh-Thu et al., 2010; Maduranga et al., 2013; Petralia et., 2015; Huynh-Thu Geurts, 2018; E kimura al., 2019). … Alguns desses modelos de inferência também podem comparar, ao mesmo tempo, séries temporais e arquivos de computador de expressão de genes estáticos (Petralia et al., 2015; Huynh-Thu e Geurts, 2018; Et kimura al., 2019). Dados temporariamente. A th série pode ser uma série de conjuntos de folhas de expressão gênica medidas em pontos de tempo sucessivos após a estimulação. Números estáticos são conjuntos de níveis de viagens gênicas sob condições estacionárias. Processos de inferência aleatória baseados em floresta formam dados de análise de genes atribuindo opiniões de correspondência a todos os protocolos candidatos. Embora muitos métodos de rede de efeitos genéticos busquem encontrar as regras que poderiam estar realmente contidas na rede alvo, o hardware baseado em floresta aleatoriamente classifica apenas os candidatos, atribuindo um valor de autoridade a quase todos os candidatos. Quando os biólogos tentaram realizar experimentos para confirmar os supostos genes regulatórios passados, os valores de confiança calculados por métodos aleatórios baseados na floresta podem ter sido facilmente usados para determinar a forma dos experimentos. No entanto, métodos de inferência baseados em florestas selecionadas aleatoriamente seriam mais úteis se exigissem essa habilidade especial de reconhecer os genes que realmente ditarão o gene de interesse.
Combinando todos os métodos de inferência com base em florestas aleatórias com um programa de seleção de características, pudemos identificar as restrições que são comuns realmente contidas na rede genética. Conjunto de características, uma técnica estudada em inteligência computacional, remove condições relevantes para a saída em um bom problema energético ou de classificação (Guyon e Elisseeff, 2003; Cai et al., 2018). No entanto, em experimentos preliminares, qualquer um de nós descobriu que um método de combinação que usa uma capacidade baseada em floresta aleatória com um dos métodos de resolução de recursos existentes geralmente falha em identificar os genes que têm o efeito mais fraco no gene de interesse. A direção principal dos métodos de linha de caracterização existentes pode explicar essa falha de habilidade, já que alguns métodos não são projetados para identificar cada uma das entradas nas quais uma variável realmente afeta a saída, mas parecem ser para entradas por meio de variáveis que irão melhorar o desempenho específico de a saída. previsão para maximizar o modelo resultante específico. Nosso grupo desenvolveu recentemente um novo método de seleção de recursos que visa encontrar cada uma das funções Variáveis recomendadas que realmente afetam o benefício, bem como remover o máximo possível de variáveis-chave sem importância (Kimura e Tokuhisa, 2020) – p>
Neste manuscrito, propomos um remédio para eliminar posições candidatas menos promissoras, misturando um método de inferência de floresta aleatória com o método de seleção de recursos brilhante que desenvolvemos em Kimura com Tokuhisa (2020), bem como duas formas adaptadas. A caracterização dos métodos usados neste estudo quase sempre envolve não apenas a remoção de algumas variáveis contributivas irrelevantes, mas também a atribuição de confiança às variáveis de feedback para mostrar a probabilidade de que uma mulher / homem realmente influencie seu uso. Em nossa opção combinada, podemos usar os valores de confiança calculados por causa de todos os métodos de seleção de recursos para corresponder aos valores de oportunidade bem-sucedidos atribuídos a todas as n regras candidatas que consomem o método de floresta aleatório.
O outro apenas neste manuscrito está estruturado da seguinte forma. No capítulo 2, apresentamos a inferência lógica baseada em uma floresta aleatória adequada usada neste estudo. No capítulo 3, descrevemos os métodos de escolha dessa aparência e explicamos a possibilidade de combinar os consumidores com o segredo da saída. Vemos a eficácia do método combinado indicado e também por experimentos numéricos usando dados de palavras de genes espúrios e biológicos nas seções 4 e 5. Finalmente, este processo será concluído na seção 6 com seu trabalho futuro atual em nossa empresa. / P>
2. Método de inferência baseado em floresta aleatória
Conforme mencionado anteriormente, este estudo combina a alavancagem do método da floresta aleatória com um número total de abordagens para a seleção de recursos. Embora isso pudesse muito bem ser feito com qualquer método baseado em floresta aleatório, em torno deste estudo usamos uma metodologia de inferência (Kimura et al., 2019) capaz de analisar tanto a série de esforços quanto os dados estáticos de expressão gênica. A localização desta proposta descreve o método de retirada.
2.1. Modelo para descrever redes genéticas
O método de inferência usado como parte de um estudo específico descreve uma rede genética que usa cada conjunto de equações diferenciais, geralmente com a forma
onde X −n (X 1 , significa â ‹¯â € ‰, X nâ ‘1 , X n + 1 ,’ ¯â € ‰, X N ), X m (m = 1 , 2, , N) é o diploma de expressão do do gene mth, N é a quantidade de genes contidos na rede alvo, Î n (> 0) é um parâmetro recorrente e, portanto, F n é na verdade uma forma aleatória de função.
Usando esse padrão, obtemos uma rede legada, obtendo o elemento F n além de alguns dos parâmetros β n (n = um indivíduo, apenas < ¯ ..., N), que contribuem para mudanças sequenciais ao longo do tempo em relação aos níveis reais observados de expressão gênica. O componente correspondente é uma das maneiras de protegê-lo.
2.2. Derivado de F N e β N
O método Effects (Kimura et ing., 2019) divide a condição de inferência de uma rede inata consistindo de N genes em N subtarefas, cada uma correspondendo a cada gene. Resolvendo seu n-ésimo subproblema, o método obtém uma aproximação segura e efetiva da função F t e o melhor valor razoável para o parâmetro β n . O restante deste tipo de seção descreve o novo enésimo subproblema.
2.2.1. Identificando o problema
Os efeitos do método usados neste estudoNo estudo, têm uma aproximação realmente séria para a função F n e, portanto, um valor aumentado do parâmetro β n thr.
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