Biological Regulatory Network Inference through Circular Causal Structure Learning
Hongyang Jiang, Yuezhu Wang, Ke Feng, Chaoyi Yin, Yi Chang, Huiyan Sun
生物网络是破译生物系统复杂性和功能的关键。 因果关系推断侧重于确定变量之间相互作用的方向性和强度,而不仅仅是依赖相关性,被认为是推断生物网络的逻辑方法。 因果结构推理的现有方法通常假设变量之间的因果关系可以用定向的循环图(DAG)表示。 然而,这种假设与生物系统中广泛反馈循环的现实不一致,使得这些方法不适合直接用于生物网络推理。 在这项研究中,我们提出了一个名为SCALD(Loop Diagram的结构CAusal模型)的新框架,该框架采用非线性结构方程模型和稳定的反馈循环条件约束,通过持续优化来推断反馈循环下的因果调控关系。 我们观察到,SCALD在推断转录调控网络和信号转导网络方面优于最先进的方法。 SCALD在识别反馈调节方面具有不可替代的优势。 通过转录因子(TF)扰动数据分析,我们进一步验证了SCALD的准确性和灵敏度。 此外,SCALD还有助于发现以前未知的监管关系,我们随后通过ChIP-seq数据分析证实了这一点。 此外,通过使用SCALD,我们通过检查过程中调节网络内的动态变化,推断出促进从结肠炎症到癌症的关键驱动基因。
Biological networks are pivotal in deciphering the complexity and functionality of biological systems. Causal inference, which focuses on determining the directionality and strength of interactions between variables rather than merely relying on correlations, is considered a logical approach for inferring biological networks. Existing methods for causal structure inference typically assume that causal relationships between variables can be represented by directed acyclic graphs (DAGs). However, ...