Causal inference of post-transcriptional regulation timelines from long-read sequencing in Arabidopsis thaliana
利用拟南芥长读长测序推断转录后调控时间线AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用 Pearl 因果理论、因果图发现与干预推断，方法内容对应因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用拟南芥长读长测序推断转录后调控时间线
- 研究问题
- 如何依据拟南芥叶绿体基因的长读长测序资料，通过因果关系重建转录后调控的先后顺序，并形成可检验的干预假说？
- 方法与思路
- 作者依次进行因果发现、因果推断与时间线构建，比较四种发现算法，并用 EM 处理缺失数据、稳定性选择调节 NOTEARS。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，每个基因得到四种候选成熟时间线，所构建模型在可靠性和拟合上优于参考时间线，并可结合领域知识设计实验。
- 阅读关注点
- 应核对测序变量如何对应因果节点、缺失数据处理的假设、时间顺序的推导依据，以及可靠性评价与实验验证之间的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明因果识别条件或验证指标，模型拟合优势不能直接确认生物调控顺序。
原文摘要
We propose a novel framework for reconstructing the chronology of genetic regulation using causal inference based on Pearl's theory. The approach proceeds in three main stages: causal discovery, causal inference, and chronology construction. We apply it to the ndhB and ndhD genes of the chloroplast in Arabidopsis thaliana, generating four alternative maturation timeline models per gene, each derived from a different causal discovery algorithm (HC, PC, LiNGAM, or NOTEARS). Two methodological challenges are addressed: the presence of missing data, handled via an EM algorithm that jointly imputes missing values and estimates the Bayesian network, and the selection of the $\ell_1$-regularization parameter in NOTEARS, for which we introduce a stability selection strategy. The resulting causal models consistently outperform reference chronologies in terms of both reliability and model fit. Moreover, by combining causal reasoning with domain expertise, the framework enables the formulation of testable hypotheses and the design of targeted experimental interventions grounded in theoretical predictions.