从基因表达数据推断基因调控网络

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论文：

从基因表达数据推断基因调控网络

论文题目：

Mapping gene regulatory networks from single-cell omics data

论文详情：

https://academic.oup.com/bfg/article/17/4/246/4803107

论文简介：

基因调控网络在生命活动中扮演重要的角色，本次讲座在简介基因调控网络后，回溯了从基因表达数据重构基因调控网络的方法。本讲座涉及的调控网络重构方法主要包括三个部分:首先介绍了基于相关性，互信息，回归等方法的传统的调控网络重构手段；然后简述两种基于时序数据的重构方法，即使利用布尔方程或常微分方程的重构方法；最后介绍了一种基于高斯图模型的网络重构方法。本讲座会针对基因调控网络的特性分析以上几种网络重构方法的优缺点。讲座会涉及到一些简单的常微分方程，概率图模型的相关知识，但这部分基础知识也会在讲座中提及。

论文作者：

Fiers M W E J, Minnoye L, Aibar S, et al.

主讲人：

王力飞，从事生物信息相关的工作。目前研究的关注点是使用深度学习的方法分析单细胞相关的数据。

编辑：张爽

资料回看

已解读过的具体的内容和视频可以看下面的视频资料：

https://campus.swarma.org/course/1522

简评：运用想象能力发掘和利用因果关系是人类智能的重要特征，而传统统计学语言难以表述因果关系，局限了人工智能的发展和人类对自身智能生成方式的理解。Judea Pearl 从人类的观察，行动和想象能力出发，构建了因果关系科学表达的语言体系和系统架构，为人工智能攀登”相关-干预-反事实”的因果关系之梯奠定了基础。

https://campus.swarma.org/course/1399

论文题目：

Inferring causation from time series in Earth system sciences

论文详情：

https://pattern.swarma.org/paper?id=fbc2d5ba-4da4-11ea-a904-0242ac1a0005

简评：本论文是一个展望性质的评论文章，作者指出，虽然目前在地球科学中的依然更多的采用传统的相关性及回归分析，然而这些方法在解释因果关系上尚不够清晰。随着算力的提高和因果推断方法的发展，利用数据驱动的因果推断方法能为地球科学系统提供新的角度和价值。作者希望能为地球科学领域的科技工作者介绍因果推断的方法。本文首先回顾了因果推断在地球科学中的几个应用案例，并且对于地球科学中的常见问题进行了分类介绍。其次，作者对于不同的因果推断方法及其优缺点进行了总结评论。文章的最后，作者为了他们建立的测评网站 causeme.net 进行了宣传，希望业界能够提供更多的成功案例，方便不同方法之间的比较和创新。