【技术实现步骤摘要】
一种差异基因调控网络推断方法
本专利技术涉及差异网络推断方法领域，更具体地，涉及一种差异基因调控网络推断方法。
技术介绍
差异基因调控网络推断是揭示癌症等复杂疾病发生发展背后分子调控机制的重要手段。通过识别不同病理状态下基因调控网络的差异，差异基因调控网络推断能够发现与疾病发生发展密切相关的调控关系改变，进而为复杂疾病的诊断、治疗和药物开发提供重要参考。高斯图模型被广泛用于基因调控网络推断，因为它能够推断基因之间的直接依赖关系，即两个随机变量的条件依赖关系。此外，基于高斯图模型，推断基因之间的直接依赖关系等价于估计高斯分布中协方差矩阵的逆矩阵(即精准矩阵)中的非零值。因此，推断基因调控网络可以转化为估计协方差矩阵的逆矩阵的问题。近年来，人们提出了很多基于高斯图模型的差异网络推断方法。现有的基于高斯图模型的差异网络分析推断方法大概可以分为两类：第一类方法利用高斯图模型分别估计两种状态下的基因调控网络，然后计算两个网络的差异，称为间接估计方法；第二类方法直接估计两种状态下基因调控网络的差异，也就是直接估计差异网络，称为直接估计方...
【技术保护点】
1.一种差异基因调控网络推断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1：确定并使用D-trace损失函数；/nS2：基于T检验构造加权结构，设置惩罚函数；/nS3：利用群组稀疏结构重新构造惩罚函数，使其能够融合利用多个平台基因表达数据中的一致信息；/nS4：结合损失函数以及重新构造的惩罚函数，确定加权层次高斯图模型；/nS5：对加权层次高斯图模型进行求解，从而实现差异基因调控网络推断。/n
【技术特征摘要】
1.一种差异基因调控网络推断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：确定并使用D-trace损失函数；
S2：基于T检验构造加权结构，设置惩罚函数；
S3：利用群组稀疏结构重新构造惩罚函数，使其能够融合利用多个平台基因表达数据中的一致信息；
S4：结合损失函数以及重新构造的惩罚函数，确定加权层次高斯图模型；
S5：对加权层次高斯图模型进行求解，从而实现差异基因调控网络推断。
2.根据权利要求1所述的差异基因调控网络推断方法，其特征在于，S1具体为：
假设有两个处于不同病理状态下的中心化了的基因表达矩阵其中n1和n2表示样本数量，p表示基因数量，R为实数域；
若分别表示各自协方差矩阵的逆矩阵，表示两种不同病理状态下的差异网络，＜A,B＞＝tr(ABT)，则D-trace损失函数如下所示：
假设有K组来自不同平台的基因表达数据，每组数据有两种处于不同病理状态下的基因表达矩阵其中n1和n2表示样本数量，p表示基因数量；
根据D-trace损失函数，得到K个差异网络Δ(k)；D-trace损失函数的使用如下所示：
3.根据权利要求2所述的差异基因调控网络推断方法，其特征在于，S2具体为：
首先利用T检验对基因表达数据进行差异表达分析，得到了所有基因的P值，P值越小，说明该基因越有可能是差异表达的基因；
得到所有基因的P值后，通过一个加权结构，对差异网络的边进行约束，所述加权结构为：
其中α∈(0，1)是一个权重系数，用于对不同的基因关系分配不同的惩罚强度；为第i个基因在第k个平台下进行T检验得到的P值，的值越小表明其为差异表达基因的可能性越大；为第j个基因在第k个平台下进行T检验得到的P值；
根据所述加权结构设计惩罚函数如下所示：
其中λ是一个非负超参数；在最小化该惩罚函数时，和越小，则对差异边Δij的惩罚越小，其越可能被估计为差异边。
4.根据权利要求3所述的差异基因调控网络推断方法，其特征在于，S3中惩罚函数为：
5.根据权利要求4所述的差异基因调控网络推断方法，其特征在于，S4中加权层次高斯图模型为：
其中，为样本协方差矩阵。
6.根据权利要求5所述的差异基因调控网络推断方法，其特征在于，S5具体...
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