采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练.采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图.并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验.实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.     

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

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%.