吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (05): 1303-1307.

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基于EM的信号pathway重构

李艳文1, 2,马志强2,刘桂霞1,周春光1   

  1. 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院|长春130012;2.东北师范大学 计算机学院|长春 130117
  • 收稿日期:2009-10-11 出版日期:2010-09-01 发布日期:2010-09-01
  • 通讯作者: 周春光(1948-),男,教授,博士生导师.研究方向:计算智能和生物信息学.E-mail:cgzhou@jlu.edu.cn E-mail:cgzhou@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李艳文(1970-),女,博士研究生.研究方向:计算智能和生物信息学.E-mail:liyw085@nenu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60973092, 60673099,60873146)

LI Yan-wen1,2,MA Zhi-qiang2,LIU Gui-xia1,ZHOU Chun-guang1   

  1. 1.Department of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;2.School of Computer, Northeast Normal University,Changchun 130117, China
  • Received:2009-10-11 Online:2010-09-01 Published:2010-09-01

摘要:

提出了一种不依赖于数值数据的重构方法。以从文献中或相关数据库中搜集到的参与同一个信号pathway的各分支的基因组成为样本,在各样本中同时出现的基因一定具有相同调控顺序的前提下,建立一阶Markov链模型,利用EM算法对模型参数进行估计,挖掘出基因间的因果关系进而构建出网络的拓扑结构,弥补了许多重构算法的不足,使预测更具生物学意义。对PKA和MAPK/Erk pathway的重构实验证明了算法的有效性。

关键词: 人工智能, 网络重构, 信号转导pathway, Markov链, EM算法

Abstract:

A reconstruction method which does not depend on pure numerical data was presented. Each sample of the dataset is corresponding to a group of genes, which is contained in one pathway branch. Under the premise that genes represent indifferent samples may share the same transduction order, a firstorder Markov chain model is built; then an ExpectationMaximization (EM) algorithm is used to estimate model parameters so as to reveal the regulative among genes; finally, the network topology is reconstructed according to the above results. The proposed method can compensate the insufficiency of many reconstruction algorithms and has more biological significance. The effectiveness of the algorithm is validated by reconstruction of Protein Kinase A (PKA) and MitogenActivated Protein Kinase (MAPK)/Extracellular signalregulated Kinase (ERK) pathways.

Key words: artificial intelligence, network reconstruction, signaling pathway, markov chain, EM algorithm

中图分类号: 

  • TP18
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