Graphical models in inference of biological networks

Son yıllarda, özellikle, karma¸sık sistemin hastalıkları ile ilgili çalı¸smalar, biyolojik sistemleri daha iyi anlamak ve tedavi veya benzer ko¸sullardan etkilenen sistem davranı ¸sları gözlemlemek bu sistemlerin matematiksel modellerle açıklaması sayesinde hızlanmı¸stır. Gauss Grafiksel Modeller (GGM), regresyon yoluyla sistemin elemanları arasındaki ili¸skiyi tanımlayan ve çok de˘gi¸skenli Gauss (normal) da˘gılım yoluyla sistemin durumlarını temsil eden bir modeldir. Bu da˘gılım biyolojik sistemlerin yapısını "ko¸sullu ba˘gımsızlık" özelli˘gi ile de açıklamaktadır. Bu nedenle, çok de˘gi¸skenli normal da˘gılımın kovaryans matrisinin tersinde, "sıfır" de˘geri hiçbir i¸slevsel etkile- ¸sim anlamına gelmez ve "sıfır olmayan" de˘ger, sistemin yapısı tahmininde proteinler arasındaki etkile¸simi ifade eder. Bu çalı¸smada, yenilik olarak, biyolojik a˘gların kararlı durum aktivasyonunu modellemek için Copula Gaussian Grafiksel Modelleri (CGGM) kullanıyoruz ve Bayesian kurulumu altında model parametrelerinin çıkarımını yapıyoruz. Sistem elemanları olan proteinler veya genlerin arasındaki olası etkile ¸simi (ko¸sullu ba˘gımlılık) tahmin etmek için tersine atlamalı Markov zinciri Monte Karlo (RJMCMC) algoritmasını önermekteyiz.. Önerilen RJMCMC'nin alternatiflerinin ço˘guna kıyasla yüksek performansını göstermek için çe¸sitli veri setleri kullanmaktadır. Ayrıca, GGM'nin zaman içinde tekrarladı˘gı otoregresif katsayı matrisini tahmin etmek için bazı yarı Bayes RJMCMC yöntemini kullandık. Modeli tam Bayesci yakla¸sımla ve ardından tahmini matrislerin do˘grulu˘gunu artırmak için bir ayar parametresi ile geli¸stirdik. Bazı simüle edilmi¸s veri setleri, önerilen farklı yöntemlerin do˘grulu˘gunu göstermek için kullanıldı. Son olarak, daha genel veriler için özellikle simetrik olmayan veya kuyru˘ga ba˘glı durumlar için daha esnek olan kopula yoluyla de˘gi¸skenler arasındaki ili¸skileri ke¸sfetmek için bir yöntem önerdik. Dört gerçek veri setinde önerilen yolları uyguladık ve kopula'nın simetrik veya simetrik olmayan veya hatta kuyru˘ga ba˘glı olup olmadı˘gını görmek için birle¸sik (ortak) da˘gılımının ¸sekli açısından, mevcut ili¸skilere ek olarak birle¸sik da˘gılımının yapısını ke¸sfedebilece˘gini gördük.