利用双向两样本t检验从全局基因表达图中推断特定环境下的转录调控网络
摘要：转录调控网络推断方法已经研究了多年。其中大部分方法依赖于复杂的数学和算法概念，使得它们难以适应、重新实现或与其他方法集成。为了解决这个问题，我们引入了一种基于最小统计模型的新方法，用于观察嘈杂的表达数据中的转录调控相互作用。该方法假设转录因子(TFs)及其靶标在基因特异性关键样本对比中都表达差异，并通过重复的双向t检验来衡量。该方法在概念上简单，并且易于在任何统计软件环境中实施和集成。对标准的大肠杆菌和酵母参考数据集进行基准测试表明，它的性能与现有最好的方法相当。对预测的相互作用的分析表明，它最适合推断仅在局部共同表达的上下文特定TF-靶标相互作用。我们在1,000多个正常人组织样本的数据集上验证了这一假设，发现我们的方法预测了高度组织特异性和功能相关的相互作用，而全局共表达方法仅将普通TFs与非特异性生物过程相关联。
作者：Jianlong Qi, Tom Michoel
论文ID：1208.0537
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2012-08-03