• 中文版
  • English
首  頁
  • 關於本所
    • 簡介
    • 10週年
    • 20週年
    • 30週年
  • 人員介紹
    • 研究人員
    • 行政人員
    • 博士後研究
    • 研究助理
    • 學生
    • 諮詢委員
    • 訪問學者
    • 退休暨離職人員
  • 本所位置 中央研究院
    • 首頁
    • 關於本所
      • 簡介
      • 10週年
      • 20週年
      • 30週年
    • 人員介紹
      • 研究人員
      • 行政人員
      • 博士後研究
      • 研究助理
      • 學生
      • 諮詢委員
      • 訪問學者
      • 退休暨離職人員
    • 中華統計學誌
    • 演講公告
    • 研究群
    • 圖書館
    • 資訊室
    • 資料科學統計合作社
    • 學術活動
    • 徵才
    • 近期消息
    • 其他連結
      • 所內網站
      • 網站資源
      • 網站地圖
    • 本所位置
    • 中央研究院
    • English

    中華統計學誌

    演講公告

    研究群

    圖書館

    資訊室

    資料科學統計合作社

    學術活動

    徵才

    近期消息


    其它連結

    • 所內網站
    • 網路資源
    • 網站地圖

    演講公告

    Stepwise Construction of Gene Regulatory Pathways Using Microarray Data with CID and pCID
    2019 Oct 07 (Mon), 10:30 AM
    中研院-統計所 6005會議室(環境變遷研究大樓A棟)
    茶 會:上午10:10統計所6005會議室(環境變遷研究大樓A棟)
    Prof. Li-yu Daisy Liu (劉力瑜 教授)
    Department of Agronomy, National Taiwan University (國立台灣大學農藝學系)
     

    Abstract 

        In the past two decades, the biologists are able to identify gene signatures associated with the phenotypes through monitoring gene expressions using high-throughput biotechnologies. The gene signatures have been successfully applied to drug development, disease prevention, crop improvement, etc. However, ignoring the interactions among genes has weaken the prediction power of gene signatures in real applications. The gene regulatory network, in which genes are present by nodes and the associations between genes are present by edges, are typically constructed to analyze and visualize the gene interactions. Particularly, we proposed to measure the strength of (direct or indirect) associations by the coefficient of intrinsic dependence (CID) to capture possible nonlinear gene relationships. While encountering pathways analysis in a larger scale, the stepwise gene (variable) selection may help to identify relevant genes with correct order from upstream to downstream in a pathway. In this study, we propose to perform the stepwise pathway analysis on microarray expression data using the CID along with the partial coefficient of intrinsic dependence (pCID). The proposed method aims to reduce the high false-positive rates using the CID along in stepwise variable selections. The method was examined using the simulated networks, and the well known CBF-COR pathway under cold stress using Arabidopsis microarray data. It was also practiced on construction of bHLH gene regulatory pathways under abiotic stresses using rice microarray data. The proposed method can efficiently decipher the gene regulatory pathways and achieve higher prediction power in real applications.


    隱私權及資訊安全政策
    保有個資檔案公開項目彙整表
    2016 © 中央研究院 統計科學研究所 版權所有
    11529 台北市南港區研究院路二段128號 環境變遷研究大樓    總機:(02)2787-5600 傳真機:(02)2788-6833
    隱私權及資訊安全政策
    保有個資檔案公開項目彙整表
    2016 © 中央研究院 統計科學研究所 版權所有
    11529 台北市南港區研究院路二段128號 環境變遷研究大樓
    總機:(02)2787-5600
    傳真機:(02)2788-6833