【摘 要】
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从基因表达数据出发重构基因调控网络，可有效挖掘基因间调控关系，深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系，而互信息和条件互信
【机 构】
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西北工业大学自动化学院信息融合教育部重点实验室,宝鸡文理学院物理与光电技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91430111、61473232、61170134)资助
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从基因表达数据出发重构基因调控网络，可有效挖掘基因间调控关系，深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系，而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系，且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性，条件互信息过低估计基因间的相关性，从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高，且不能推断基因调控方向。因而，基于部分互信息和贝叶斯打分函数，提出一种新的基因调控网络构建算法（命名为PMIBSF）。基于部分互信息，PMIBSF算法首先删除初始基
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