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面向异步多时延基因调控网络建模的高阶动态贝叶斯网络模型及其结构学习算法被引量：1: 2014年; 目的:由基因芯片数据精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。方法:提出了一种高阶动态贝叶斯网络模型,并给出了网络结构学习算法,该模型假定基因的调控过程为多阶马尔科夫过程,从而能够建模基因调控网络中的异步多时延特性。结果:由酵母基因调控网络一个子网络人工生成了加入10%含噪声的表达数据用于调控网络结构学习。在75%的后验概率下,本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够正确建模实际网络中全部的异步多时延调控关系,而经典动态贝叶斯网络仅能够正确建模实际网络中1/3的调控关系;ROC曲线对比表明在各个后验概率水平上高阶动态贝叶斯网络模型的效果均优于经典动态贝叶斯网络。结论:本文提出的高阶动态贝叶斯网络模型能够精确学习建模具有异步多时延表达调控关系的基因调控网络。; 王广云邹志康季秀才田燕牛天慧; 关键词：学习算法

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季秀才