High-throughput genomic and proteomic techniques are widely used to increase our understanding of cellular processes. My algorithm merges such datasets on the basis of co-expression alone, without any requirement for orthology information. Combining existing methods such as co-inertia analysis, back-transformation, Hungarian matching and majority voting the algorithm affiliates genes and experiments at the same time. The resulting cross-species dynamic Bayesian gene networks improve on the networks inferred from each dataset alone by yielding more significant network motifs as well as more of the interactions already recorded in KEGG and other databases.     «

High-throughput genomic and proteomic techniques are widely used to increase our understanding of cellular processes. My algorithm merges such datasets on the basis of co-expression alone, without any requirement for orthology information. Combining existing methods such as co-inertia analysis, back-transformation, Hungarian matching and majority voting the algorithm affiliates genes and experiments at the same time. The resulting cross-species dynamic Bayesian gene networks improve on the netwo...     »

Hochdurchsatzverfahren in Genomik und Proteomik tragen grundlegend zum besseren Verständnis zellulärer Prozesse bei. Mein Algorithmus fusioniert resultierende Datensätze allein auf der Basis gemeinsamer Expressionsmuster, auch völlig ohne Zuhilfenahme von Vorabwissen z. B. über Orthologie. Er wurde durch Zusammenführen geeigneter bereits existierender Methoden als Module wie z. B. Koinertia-Analyse, Rücktransformation der Projektionskoordinaten, ungarischer Methode und Mehrheitswahl erarbeitet. Die resultierenden speziesübergreifenden sogenannten Dynamischen Bayes´schen Netze sind ihren aus den Einzeldatensätzen berechneten Pendants sowohl hinsichtlich des Vorkommens signifikanter Netzwerkmotive als auch beim Auffinden bereits in KEGG und anderen Datenbanken aufgeführter Interaktionen überlegen.     «

Hochdurchsatzverfahren in Genomik und Proteomik tragen grundlegend zum besseren Verständnis zellulärer Prozesse bei. Mein Algorithmus fusioniert resultierende Datensätze allein auf der Basis gemeinsamer Expressionsmuster, auch völlig ohne Zuhilfenahme von Vorabwissen z. B. über Orthologie. Er wurde durch Zusammenführen geeigneter bereits existierender Methoden als Module wie z. B. Koinertia-Analyse, Rücktransformation der Projektionskoordinaten, ungarischer Methode und Mehrheitswahl erarbeitet....     »