TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Inference of Boolean Networks Using Sensitivity Regularization"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Inference of Boolean Networks Using Sensitivity Regularization | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology Volume 2008 Article ID 780541 12 pages doi 2008 780541 Research Article Inference of Boolean Networks Using Sensitivity Regularization Wenbin Liu 1 2 Harri Lahdesmaki 1 3 Edward R. Dougherty 4 5 and Ilya Shmulevich1 1 Institute for Systems Biology Seattle WA98103 USA 2 College of Computer Science and Engineering Wenzhou University Wenzhou 85004 China 3 Institute of Signal Processing Tampere University of Technology Tampere 325035 Finland 4 Department of Electrical and Computer Engineering Texas A M University College Station TX 33101 USA 5 Computational Biology Division Translational Genomics Research Institute Phoenix AZ 77843 USA Correspondence should be addressed to Ilya Shmulevich is@ Received 22 November 2007 Accepted 9 April 2008 Recommended by Paola Sebastiani The inference of genetic regulatory networks from global measurements of gene expressions is an important problem in computational biology. Recent studies suggest that such dynamical molecular systems are poised at a critical phase transition between an ordered and a disordered phase affording the ability to balance stability and adaptability while coordinating complex macroscopic behavior. We investigate whether incorporating this dynamical system-wide property as an assumption in the inference process is beneficial in terms of reducing the inference error of the designed network. Using Boolean networks for which there are well-defined notions of ordered critical and chaotic dynamical regimes as well as well-studied inference procedures we analyze the expected inference error relative to deviations in the networks dynamical regimes from the assumption of criticality. We demonstrate that taking criticality into account via a penalty term in the inference procedure improves the accuracy of prediction both in terms of state transitions and network wiring particularly for small sample sizes. Copyright 2008

• Báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo khoa học
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học nông nghiệp
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành sinh học
• báo cáo ngành vật lý
• phân tích nhiệt
• báo cáo ngành chăn nuôi
• nghiên cứu khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• công nghiệp hóa
• hiện đại hóa
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• phát triển kinh tế
• báo cáo ngành kỹ thuật
• báo cáo về tin học
• báo cáo tiếng anh
• báo cáo kỹ thuật
• báo cáo sinh học
• báo cáo nông nghiệp
• báo cáo văn học