SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Lundstrom A)
 

Sökning: WFRF:(Lundstrom A) > (2005-2009) > Reverse Engineering...

Reverse Engineering of Gene Networks with LASSO and Nonlinear Basis Functions

Gustafsson, Mika (författare)
Linköpings universitet,Institutionen för teknik och naturvetenskap,Tekniska högskolan
Hörnquist, Michael (författare)
Linköpings universitet,Institutionen för teknik och naturvetenskap,Tekniska högskolan
Lundstrom, Jesper (författare)
Karolinska University Sjukhuset
visa fler...
Bjorkegren, Johan (författare)
Karolinska Institutet
Tegnér, Jesper (författare)
Karolinska Institutet,Linköpings universitet,Biologiska Beräkningar,Tekniska högskolan
Stolovitzky, G (författare)
Kahlem, P (författare)
Califano, A (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2009-03-30
2009
Engelska.
Ingår i: CHALLENGES OF SYSTEMS BIOLOGY: COMMUNITY EFFORTS TO HARNESS BIOLOGICAL COMPLEXITY. - : Wiley. - 0077-8923 .- 1749-6632. ; 1158, s. 265-275
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The quest to determine cause from effect is often referred to as reverse engineering in the context of cellular networks. Here we propose and evaluate an algorithm for reverse engineering a gene regulatory network from time-series kind steady-state data. Our algorithmic pipeline, which is rather standard in its parts but not in its integrative composition, combines ordinary differential equations, parameter estimations by least angle regression, and cross-validation procedures for determining the in-degrees and selection of nonlinear transfer functions. The result of the algorithm is a complete directed net-work, in which each edge has been assigned a score front it bootstrap procedure. To evaluate the performance, we submitted the outcome of the algorithm to the reverse engineering assessment competition DREAM2, where we used the data corresponding to the InSillico1 and InSilico2 networks as input. Our algorithm outperformed all other algorithms when inferring one of the directed gene-to-gene networks.

Nyckelord

reverse engineering
network inference
nonlinear
DREAM conference
LARS
LASSO
TECHNOLOGY
TEKNIKVETENSKAP

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy