TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Probabilistic polynomial dynamical systems for reverse engineering of gene regulatory networks"

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: Probabilistic polynomial dynamical systems for reverse engineering of gene regulatory networks | Dimitrova et al. EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology 2011 2011 1 http content 2011 1 1 s EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology a SpringerOpen Journal RESEARCH Open Access Probabilistic polynomial dynamical systems for reverse engineering of gene regulatory networks Elena S Dimitrova1 Indranil Mitra2 and Abdul Salam Jarrah3 4 Abstract Elucidating the structure and or dynamics of gene regulatory networks from experimental data is a major goal of systems biology. Stochastic models have the potential to absorb noise account for un-certainty and help avoid data overfitting. Within the frame work of probabilistic polynomial dynamical systems we present an algorithm for the reverse engineering of any gene regulatory network as a discrete probabilistic polynomial dynamical system. The resulting stochastic model is assembled from all minimal models in the model space and the probability assignment is based on partitioning the model space according to the likeliness with which a minimal model explains the observed data. We used this method to identify stochastic models for two published synthetic network models. In both cases the generated model retains the key features of the original model and compares favorably to the resulting models from other algorithms. Keywords Stochastic modeling polynomial dynamical systems reverse engineering discrete modeling Introduction The enormous accumulation of experimental data on the activities of the living cell has triggered an increasing interest in uncovering the biological networks behind the observed data. This interest could be in identifying either the static network which is usually a labeled directed graph describing how the different components of the network are wired together or the dynamic network which describes how the different components of the network influence each other. Identifying dynamic models for gene regulatory networks from transcriptome data is the .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học