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    相关性统计方法利于追踪基因网络

    。把实验数据应用到上述的两种统计学方法之后,研究人员发现后者作为一种分析工具更加有效。这种方法有足够的灵敏度去捕捉基因网络的变化,结果显示有130个基因在受到c-Myc激活后发生了重要的改变。这个方法也是可靠的,当研究人员重组时间段数据后,那些网络变化也随之消失了。相反,线性Markov模式构建的基因网络对激素激活的影响则不敏感。 网络理论已为简单物种(如酵母)的基因组分析提供了大量的信息,在这里,此理论应用于更复杂的“系统”——人类。这将会是一个重要的研究基因表达的新方法。
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