A Bayesian approach to reconstructing genetic regulatory networks with hidden factors

资 源 简 介

A Bayesian approach to reconstructing genetic regulatory networks with hidden factors

详 情 说 明

在基因调控网络研究中，传统方法常面临隐变量带来的挑战。本文介绍一种基于变分贝叶斯状态空间建模的创新解决方案，该方案通过概率图模型有效处理观测数据中的隐藏影响因素。

核心方法采用变分推断技术，将复杂的后验分布近似问题转化为优化问题求解。这种方法相比传统MCMC计算效率更高，特别适合处理高维度的基因表达数据。系统实现基于Matlab平台开发，通过状态空间模型同时建模观测序列和潜在变量。

该工具的创新之处在于支持分布式计算架构。当连接Parallel Computing Toolbox时，可将计算任务分配到多核CPU或远程计算节点，显著加速大规模网络的推理过程。对于包含数百个基因节点的调控网络，这种并行化能力尤为重要。

在应用层面，该工具能自动推断基因间的调控强度，同时识别可能存在的隐变量（如未测量的转录因子或环境因素）。通过变分下界的监控，研究人员可以直观评估模型收敛情况，并根据需要调整网络拓扑假设。