Probabilistic Inference of Biological Networks via Data Integration
المؤلفون المشاركون
Rogers, Mark F.
Campbell, Colin
Ying, Yiming
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There is significant interest in inferring the structure of subcellular networks of interaction.
Here we consider supervised interactive network inference in which a reference set of known network links and nonlinks is used to train a classifier for predicting new links.
Many types of data are relevant to inferring functional links between genes, motivating the use of data integration.
We use pairwise kernels to predict novel links, along with multiple kernel learning to integrate distinct sources of data into a decision function.
We evaluate various pairwise kernels to establish which are most informative and compare individual kernel accuracies with accuracies for weighted combinations.
By associating a probability measure with classifier predictions, we enable cautious classification, which can increase accuracy by restricting predictions to high-confidence instances, and data cleaning that can mitigate the influence of mislabeled training instances.
Although one pairwise kernel (the tensor product pairwise kernel) appears to work best, different kernels may contribute complimentary information about interactions: experiments in S.
cerevisiae (yeast) reveal that a weighted combination of pairwise kernels applied to different types of data yields the highest predictive accuracy.
Combined with cautious classification and data cleaning, we can achieve predictive accuracies of up to 99.6%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rogers, Mark F.& Campbell, Colin& Ying, Yiming. 2015. Probabilistic Inference of Biological Networks via Data Integration. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056447
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rogers, Mark F.…[et al.]. Probabilistic Inference of Biological Networks via Data Integration. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056447
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rogers, Mark F.& Campbell, Colin& Ying, Yiming. Probabilistic Inference of Biological Networks via Data Integration. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056447
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1056447
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر