Gene regulatory networks in plants: learning causality from time and perturbation

Krouk, Gabriel; Lingeman, Jesse; Colon, Amy Marshall; Coruzzi, Gloria; Shasha, Dennis

Gene regulatory networks in plants: learning causality from time and perturbation

2013

Krouk, Gabriel | Lingeman, Jesse | Colon, Amy Marshall | Coruzzi, Gloria | Shasha, Dennis

The goal of systems biology is to generate models for predicting how a system will react under untested conditions or in response to genetic perturbations. This paper discusses experimental and analytical approaches to deriving causal relationships in gene regulatory networks.

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Mots clés AGROVOC

artificial intelligence gene expression regulation gene regulatory networks genes genetics methods models models plant plant plant plants prediction

Informations bibliographiques

Publié dans

Genome biology

Volume 14 Numéro 6 Pagination 123 - 123 ISSN 1474-760X

Editeur

BioMed Central

D'autres materias

Regulator genes; Statistics numerical data; Genetic; Genome; Signal transduction; Systems biology

Langue

anglais

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Type

Journal Article; Text

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Format: MODS

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DOI DOI http://dx.doi.org/10.1186/gb-2013-14-6-123

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