因子图模型驱动的基因调控网络建模及性能验证

"基于因子图的基因调控网络建模与分析是当前功能基因组学领域的重要研究课题。本文由东南大学的谢雪英和李鑫合作撰写，他们利用高等学校博士学科点专项科研基金的支持，关注的是通过因子图模型来理解和构建基因调控网络，这是一个关键的工具，它有助于揭示生命体内复杂的基因间相互作用，进而深入理解细胞活动、生命过程、遗传疾病的发生机制以及潜在的治疗方法。 基因调控网络的研究着重于探索基因之间的因果关系，这是生命现象背后的基础。作者们采取了一种创新的方法，即基于因子图模型，这是一种概率图模型的一种，它能够有效地处理高通量实验数据，如基因表达数据。他们通过消息传递机制来推断基因间的互作概率，这种方法允许模型对网络参数的选择进行敏感性分析，从而优化模型性能。 实验部分，首先在模拟数据上测试了这个模型，结果显示其预测能力极强，这证明了该模型的有效性和可靠性。接着，作者将模型应用于实际的酵母表达数据，预测的结果与已知的调控关系高度一致，这显示了模型在预测候选调控关系方面的实用价值。这些预测关系对于后续的实验设计和验证具有指导意义，能为科学家们提供重要的研究线索。 本文的研究不仅深化了我们对基因调控网络内在结构的理解，而且为基因功能分析和疾病的机理研究提供了强大的计算工具。关键词包括基因调控网络、概率图模型、因子图和消息传递算法，这些都是该领域研究的核心概念。这篇首发论文对基因调控网络建模技术的发展做出了重要贡献，具有很高的学术价值和实践意义。"