基于t检验和逐步网络搜索的有向基因调控网络推断算法

作     者：陈都 李圆媛 陈彧 CHEN Du;LI Yuanyuan;CHEN Yu

作者机构：武汉理工大学理学院武汉430070 武汉工程大学数理学院武汉430205 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年第44卷第1期

页      面：199-205页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 12[管理学] 0711[理学-系统科学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(12001408) 

主　　题：基因调控网络 条件互信息 t检验 逐步网络搜索 米氏微分方程模型 贝叶斯信息准则 

摘      要：为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的上下游关系,指导路径一致(Path Consensus)算法中条件基因的选取,根据CMI2(Conditional Mutual Inclusive Information)剔除网络中的冗余边,得到了基于t检验的有向调控关系推断算法CMI2NI-T(CMI2-based Network Inference guided by t-Test);然后,建立有向调控关系对应的米氏微分方程模型对数据进行拟合,根据贝叶斯信息准则进行逐步网络搜索以修正网络推断结果。利用CMI2NI-T推断DREAM6挑战中的两个测试网络,所得到的曲线下面积(AUC)分别为0.7679和0.9796,相较于PCA-CMI分别提高了16.23%和11.62%;通过进一步的数据拟合后DNI-T-SRS的推断准确率分别达到了86.67%和100.00%,相较于PCA-CMI分别提高了18.19%和10.52%。实验结果表明,所提DNI-T-SRS算法能够有效剔除间接调控关系并保留直接调控连接,得到精确的基因调控网络推断结果。