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基于网络解卷积和网络沉默算法的高维数据网络优化策略与比较 被引量:3

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摘要 目的根据组学数据构建网络存在间接边的问题,对此可通过适当的算法进行优化。本文使用DREAM5平台的网络数据,对网络解卷积方法(ND)和网络沉默(Silencing)两种网络优化算法的效果进行比较,提供合适的网络构建策略。方法分别使用7种方法构建网络,然后使用ND和Silencing算法对网络优化,再通过ROC-PR曲线的评分对其效果进行比较,最后用网络结构分析方法评价去除间接效应的能力。结果两种方法对大多数网络都有较好的优化能力,能够很好地去除间接效应;相对而言,ND方法略优于Silencing方法。结论使用RF+ND和CLR+Silencing方法构建网络是两种较好的网络构建策略。
出处 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第1期68-70,74,共4页 Chinese Journal of Health Statistics
基金 国家自然科学基金(81302511 81473072) 哈尔滨医科大学创新科学研究基金(2016JCZX13)
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