基因扰动与变分逼近提升基因调控网络推断精度

本文主要探讨了"基于基因扰动及变分逼近技术的基因调控网络推断"这一主题，发表于2013年的东南大学学报自然科学版。作者董自健、宋铁成和袁创针对如何提高基因调控网络推断的准确性提出了创新方法。他们将基因调控网络建模为结构方程模型，并进一步转化为验证性因子分析（CFA）模型，这是因为在处理基因表达数据和基因扰动数据时，CFA模型能够更有效地捕捉基因间的复杂相互作用。 在贝叶斯分析框架下，他们避免了传统的马尔科夫蒙特卡洛抽样方法，转而利用变分逼近技术。变分逼近是一种优化方法，通过近似求解联合后验分布的最简化形式，从而降低计算负担。这种方法不仅提供了参数的后验包含概率分布，还给出了参数的精确后验分布估计。这有助于得到更准确的参数估计，减少了不确定性。 此外，他们还采用了重要性抽样技术来处理CFA模型的推断参数，这是一种加权平均的方法，通过对样本的权重进行调整，使得计算结果更能代表整个参数空间的特性。这种方法提高了计算效率，确保了推断结果的稳健性。 通过实验验证，CFA模型和变分逼近技术在基因调控网络推断中的应用表现出了显著的效果，证明了它们的有效性和可靠性。研究者成功地运用这一方法推导出了一种包含35个基因的酵母基因调控网络，这对于理解基因调控机制以及在生物医学领域的应用具有重要意义。 这篇文章的主要贡献在于提出了一种结合基因扰动数据和变分逼近技术的高效基因调控网络推断方法，为生物学研究提供了一种新的数据分析工具，对于后续的基因调控网络研究具有较高的参考价值。