当前位置:
X-MOL 学术
›
Bioinformatics
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Inferring causality in biological oscillators
Bioinformatics ( IF 5.8 ) Pub Date : 2021-08-31 , DOI: 10.1093/bioinformatics/btab623 Jonathan Tyler 1, 2 , Daniel Forger 1, 3 , Jae Kyoung Kim 4, 5
Bioinformatics ( IF 5.8 ) Pub Date : 2021-08-31 , DOI: 10.1093/bioinformatics/btab623 Jonathan Tyler 1, 2 , Daniel Forger 1, 3 , Jae Kyoung Kim 4, 5
Affiliation
Motivation Fundamental to biological study is identifying regulatory interactions. The recent surge in time-series data collection in biology provides a unique opportunity to infer regulations computationally. However, when components oscillate, model-free inference methods, while easily implemented, struggle to distinguish periodic synchrony and causality. Alternatively, model-based methods test the reproducibility of time series given a specific model but require inefficient simulations and have limited applicability. Results We develop an inference method based on a general model of molecular, neuronal and ecological oscillatory systems that merges the advantages of both model-based and model-free methods, namely accuracy, broad applicability and usability. Our method successfully infers the positive and negative regulations within various oscillatory networks, e.g. the repressilator and a network of cofactors at the pS2 promoter, outperforming popular inference methods. Availability and implementation We provide a computational package, ION (Inferring Oscillatory Networks), that users can easily apply to noisy, oscillatory time series to uncover the mechanisms by which diverse systems generate oscillations. Accompanying MATLAB code under a BSD-style license and examples are available at https://github.com/Mathbiomed/ION. Additionally, the code is available under a CC-BY 4.0 License at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1. Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.
中文翻译:
推断生物振荡器的因果关系
动机 生物学研究的基础是识别调控相互作用。最近生物学时间序列数据收集的激增提供了一个独特的机会来计算推断法规。然而,当组件振荡时,无模型推理方法虽然易于实现,但很难区分周期性同步和因果关系。或者,基于模型的方法测试给定特定模型的时间序列的可重复性,但需要低效的模拟并且适用性有限。结果 我们开发了一种基于分子、神经元和生态振荡系统通用模型的推理方法,该方法结合了基于模型和无模型方法的优点,即准确性、广泛适用性和可用性。我们的方法成功地推断出各种振荡网络中的正向和负向调节,例如 pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。振荡时间序列揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。振荡时间序列揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。
更新日期:2021-08-31
中文翻译:
推断生物振荡器的因果关系
动机 生物学研究的基础是识别调控相互作用。最近生物学时间序列数据收集的激增提供了一个独特的机会来计算推断法规。然而,当组件振荡时,无模型推理方法虽然易于实现,但很难区分周期性同步和因果关系。或者,基于模型的方法测试给定特定模型的时间序列的可重复性,但需要低效的模拟并且适用性有限。结果 我们开发了一种基于分子、神经元和生态振荡系统通用模型的推理方法,该方法结合了基于模型和无模型方法的优点,即准确性、广泛适用性和可用性。我们的方法成功地推断出各种振荡网络中的正向和负向调节,例如 pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。pS2 启动子处的抑制因子和辅助因子网络,优于流行的推理方法。可用性和实施我们提供了一个计算包 ION(推断振荡网络),用户可以轻松地将其应用于嘈杂、振荡的时间序列,以揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。振荡时间序列揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。振荡时间序列揭示不同系统产生振荡的机制。在 BSD 样式许可下随附的 MATLAB 代码和示例可在 https://github.com/Mathbiomed/ION 获得。此外,该代码可在 CC-BY 4.0 许可下获得,网址为 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16431408.v1。补充信息 补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。