时序表达数据中差异表达基因的识别与排序

点击上方蓝字

关注我们

导读

       无对照实验的时序表达数据越来越多。识别其中的差异表达基因对理解基因功能非常有用，并且能够帮助定位特定阶段的关键基因。在此背景下，如何合理的利用数据的时序特性挖掘其中的差异表达基因是一大挑战。本文提出了一个两步方法集成了数据的时序特性并利用B样条曲线拟合方法来确定差异表达的基因。首先，使用基于Ljung-Box检验的平滑基因过滤器滤除平滑基因，然后使用B样条模型来确定差异表达的基因。对于生物实验而言，确定差异表达基因的生物学重要性非常有用。本文提出了利用共表达信息的基于伙伴评价原则的基因优先级排序策略来对差异表达的基因进行重排序。最后我们在拟南芥种子发育和水稻花药发育数据上对提出的方法进行了验证。

文章精要

         请长按下方二维码识别，阅读该文。

相关内容推荐：

FCS 11(2) 文章 | 优化3D打印的生产制造性

FCS 11(3) 文章 | 发现大规模基因相关性研究中的易感和抗感交互模式

---

---

Frontiers of Computer Science

---

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社出版、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。

---

长按二维码关注Frontiers of Computer Science公众号