nätverksinferens

Nätverksinferens, även känt som network inference eller network reconstruction, är processen att deducera eller uppskatta strukturerna och dynamiken i ett underliggande system baserat på observerade data. Detta system representeras ofta som ett nätverk, där noder symboliserar komponenter och kanter representerar relationer eller interaktioner mellan dessa komponenter. Tillämpningsområdena är breda och inkluderar biologi, där det kan handla om att kartlägga genregleringsnätverk eller proteininteraktionsnätverk från experimentella data, till datavetenskap och sociala nätverk, där syftet kan vara att förstå informationsflöden eller identifiera inflytelserika individer.

Utmaningen i nätverksinferens ligger ofta i att de observerade datamängderna är ofullständiga, brusiga eller indirekta. Istället för att direkt observera alla interaktioner, måste man dra slutsatser från mönster i mätningar. Olika algoritmer och statistiska metoder används för att tackla detta problem. Dessa kan inkludera regressionsmodeller, maskininlärningsalgoritmer som besluts träd eller support vector machines, samt metoder baserade på informationsteori eller kausal inferens.

Målet med nätverksinferens är att skapa en modell av nätverket som inte bara återspeglar befintliga data utan också kan användas för att göra prediktioner om systemets beteende under olika förhållanden eller för att identifiera kritiska komponenter. Noggrannheten i den infererade nätverksstrukturen beror starkt på kvaliteten och kvantiteten på de tillgängliga data, samt på valet av inferensmetod.