基于MATLAB的Bayesian CART：运用多组高通量测序数据构建基因调控模型

简介：
本研究利用MATLAB平台，结合Bayesian CART算法与多组高通量测序数据，旨在精确建模和解析复杂的基因调控网络。通过这种方法，我们能够更深入地理解遗传信息的表达机制及其调控过程。 当我们有一大堆大肠杆菌的RNASeq数据以及一些关于基因启动子结合转录因子（TFs）的ChIPSeq数据时，如何建模这些TFs与其绑定基因之间的调控关系呢？这里有一些有用的信息与警告需要考虑： 首先，RNASeq数据显示了每个TF及其目标基因mRNA形式活性水平。这很有帮助，因为当一个TF是某个特定基因的真实调节子时，在高表达该基因的情况下我们可能也观察到相应TF的高水平。 然而，需要注意的是：在实际中，TF以蛋白质的形式而非mRNA来调控其他基因，因此通过RNASeq数据表示其活性仅仅是一个近似值。对于那些需要翻译后修饰才能发挥作用的TF来说，这种简化可能会带来不利影响。 另一方面，ChIPSeq数据揭示了哪些TF与特定位置结合及其亲和力水平。这对于识别真实调节关系很有用：如果一个TF是另一个基因的真实调控因子，则它倾向于以较高的亲和力在该基因附近区域结合。 但是也需注意，并非所有这种绑定都是具有实际功能意义的监管行为，特别是从热力学角度考虑时这一点更为明显。当我们说某种绑定行为代表了调节作用的时候，这实际上可能并不完全准确。