Inference of gene regulatory network using dimension reduction methods and rotation forest
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: دوازدهمین همایش ملی و سومین همایش بین المللی بیوانفورماتیک
- کد COI اختصاصی: IBIS12_190
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 79
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Isfahan (Khorasgan) Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran
Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Science and Technology of MazandaranBehshahr, Iran
چکیده
Inferring gene regulation networks from gene expression data has been one of the mostimportant challenges during the last decade. These networks are used in various fields such as diseasediagnosis, gene therapy, etc. In order to infer gene regulatory networks using computational methods,there are various approaches. However, gene expression data are often noisy and gene regulationnetworks are very sparse. In fact, in these networks, the number of regulators of a target gene is verysmall. Most machine learning methods for predicting regulators of a target gene face a high falsepositive rate. In this article, in order to overcome this problem, we first reduce the number of regulatorygenes using dimension reduction methods. Then, in the next step, the regulatory genes of each gene areidentified using the rotation forest. The evaluation results show that dimension reduction methodsincrease the efficiency of rotation forest. In addition, the t-sne method has a better performance thanother dimension reduction methods such as SVD, PCA, etc.کلیدواژه ها
Gene regulatory network; gene expression data; rotation forest; dimension reduction; machine learningمقالات مرتبط جدید
- تحلیل چالشها و راهکارهای تقویت ارتباط دانشگاه و صنعت: با تمرکز بر حلقههای مفقوده
- بازخوانی نقش دانشگاه و صنعت در توسعه ملی: از موانع تا راهکارها
- نشانگر تشخیصی جدید در ژن C-myc به عنوان کیت غیر تهاجمی تشخیص سرطان دهان
- برنامه ریزی منابع تجدید پذیر با درنظر گرفتن برنامه ریزی توسعه انتقال و تولید منابع توان راکتیو
- برنامه ریزی همزمان توسعه انتقال و منابع تولید توان راکتیو با استفاده از یک الگوریتم تکاملی بهبود یافته
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.