izpis_h1_title_alt

Review and assessment of Boolean approaches for inference of gene regulatory networks
ID Pušnik, Žiga (Avtor), ID Mraz, Miha (Avtor), ID Zimic, Nikolaj (Avtor), ID Moškon, Miha (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,07 MB)
MD5: 67328B0F232C4EC04D534E7B6A1632DF
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844022015109 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Boolean descriptions of gene regulatory networks can provide an insight into interactions between genes. Boolean networks hold predictive power, are easy to understand, and can be used to simulate the observed networks in different scenarios. We review fundamental and state-of-the-art methods for inference of Boolean networks. We introduce a methodology for a straightforward evaluation of Boolean inference approaches based on the generation of evaluation datasets, application of selected inference methods, and evaluation of performance measures to guide the selection of the best method for a given inference problem. We demonstrate this procedure on inference methods REVEAL (REVerse Engineering ALgorithm), Best-Fit Extension, MIBNI (Mutual Informationbased Boolean Network Inference), GABNI (Genetic Algorithm-based Boolean Network Inference) and ATEN (AND/OR Tree ENsemble algorithm), which infers Boolean descriptions of gene regulatory networks from discretised time series data. Boolean inference approaches tend to perform better in terms of dynamic accuracy, and slightly worse in terms of structural correctness. We believe that the proposed methodology and provided guidelines will help researchers to develop Boolean inference approaches with a good predictive capability while maintaining structural correctness and biological relevance.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:Boolean network inference, gene regulatory networks, static validation, dynamic validation, systems biology
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.02 - Pregledni znanstveni članek
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2022
Št. strani:15 str.
Številčenje:Vol. 8, iss. 8, art. e10222
PID:20.500.12556/RUL-139693 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004:575.112
ISSN pri članku:2405-8440
DOI:10.1016/j.heliyon.2022.e10222 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:117893635 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:06.09.2022
Število ogledov:591
Število prenosov:80
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Heliyon
Založnik:Elsevier
ISSN:2405-8440
COBISS.SI-ID:21607432 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:inferenca Boolovih mrež, gensko regulatorna omrežja, statična validacija, dinamična validacija, sistemska biologija

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0359
Naslov:Vseprisotno računalništvo

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J1-9176
Naslov:HolesteROR pri presnovnih boleznih jeter

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:Republic of Slovenia, Ministry of Education, Science and Sport
Akronim:ELIXIR-SI RI-SI-2

Financer:EC - European Commission
Program financ.:European Regional Development Fund
Akronim:ELIXIR-SI RI-SI-2

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj