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首页 > 生物物理学报 > 基于微阵列数据的基因网络预测方法研究进展

基于微阵列数据的基因网络预测方法研究进展

PROGRESS ON METHODS FOR INFERRING THE GENE NETWORKS FROM MICROARRAY DATA

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摘要DNA微阵列技术可同时定量测定成千上万个基因在生物样本中的表达水平,从这一技术获得的全基因组范围表达数据为揭示基因间复杂调控关系提供了可能.研究人员试图通过数学和计算方法来构建遗传互作的模型,这些基因调控网络模型有聚类法、布尔网络、贝叶斯网络、微分方程等.文章对网络重建计算方法的研究现状进行了较为全面的综述,比较了不同模型的优缺点,并对该领域进一步的研究趋势进行了展望.

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作者 王明怡 [1] 夏顺仁 [2] 陈作舟 [3] 学术成果认领
作者单位 浙江大学生命科学学院,杭州,310029;中国计量学院计算机科学与工程学系,杭州,310018 [1] 浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学生物医学工程教育部重点实验室,杭州,310027 [2] 浙江大学生命科学学院,杭州,310029 [3]
关键词 基因网络微阵列聚类布尔网络微分方程贝叶斯网络
主题词 基因(Genes)方法(Methods)研究(Research)预测(Forecasting)基因组(Genome)
分类号 Q617
栏目名称
研究进展
DOI 10.3321/j.issn:1000-6737.2005.01.002
发布时间 2005-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（60272029）； 浙江省自然科学基金（M603227）
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2005年21卷1期

19-25页

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