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层次化转录网络基序的推断

Inference in hierarchical transcriptional network motifs
课程网址: https://videolectures.net/videos/mlsb2010_ocone_iht  
主讲教师: Andrea Ocone
开课单位: 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。
开课时间: 2010-11-08
课程语种: 英语
中文简介:
我们提出了一种新的推理方法论来逆向工程分级网络图案(如前馈循环)中转录因子(TF)的动力学。我们提出的方法基于系统的连续时间表示,其中高级主TF表示为驱动微分方程系统的两状态马尔可夫跳跃过程。我们提出了一种近似变分推理算法,并在现实模拟数据集上显示了有希望的初步结果。
课程简介: We present a novel inference methodology to reverse engineer the dynamics of transcription factors (TFs) in hierarchical network motifs such as feed-forward loops. The approach we present is based on a continuous time representation of the system where the high level master TF is represented as a two state Markov jump process driving a system of differential equations. We present an approximate variational inference algorithm and show promising preliminary results on a realistic simulated data set.
关 键 词: 转录因子动力学; 分级网络图案; 近似变分推理算法
课程来源: vidiolectures
数据采集: 2025-02-25:yuhongrui
最后编审: 2025-02-25:yuhongrui
阅读次数: 1