利用表达数据发现基因网络的计算方法

设计并开展实验是现代生物学家的常规工作。尤其在后基因组时代，真正的挑战通常并非来自获取数据，而是来自后续的数据处理、分析、知识生成以及对所关注研究问题的深入洞察。推断基因调控网络（GRNs）的方法多年来蓬勃发展，来自数学、信息科学、工程学和社会科学的新方法已被广泛应用。我们综述了生物学家用于推断不同准确度和复杂度网络的各类计算方法。生物学家最关心的核心问题是如何将推断出的网络转化为可通过实际实验进行验证的假说。我们从生物学家的视角出发，仔细审视了几种预测哺乳动物细胞中 GRNs 的方法，更重要的是，展示了如何利用不同类型的各类知识数据库来识别功能模块和子网络，从而降低复杂度并促进可检验假说的生成。