边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建

摘要：

提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法. 该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上, 进行网络结构再学习, 能有效处理不同数据源无法简单合并的问题. 实验结果表明: 在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下, 该算法能有效提高建网精度; 基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合, 可以将正确率提高约12%.

关键词：基因调控网络、贝叶斯网络、边排序贝叶斯网络结构学习算法、多数据源融合

所属期刊栏目：48

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60973092, 60673099, 60873146;国家高技术研究发展计划863项目基金2009AA02Z307

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：624-630