| FittingOptions {SMRUCC.genomics.Analysis.SGrid.GRN} | .NET clr documentation |
The configuration object of the S-system gene regulatory network inference. (基因表达调控网络的S-system拟合参数配置)
参数的生物学取值范围直接参考 method.md 的表格： alpha/beta 为速率常数（典型 [0,10]），g/h 为动力学阶（典型 [-3,3]）。
# namespace SMRUCC.genomics.Analysis.SGrid.GRN
export class FittingOptions {
# The value bounds of the rate constant alpha.(合成速率常数的上下界)
AlphaBounds: DoubleRange;
# The value bounds of the rate constant beta.(降解速率常数的上下界)
BetaBounds: DoubleRange;
# 差分进化算法的交叉概率 CR，取值区间 [0,1]
DECR: double;
# 差分进化算法的变异权重 F，取值区间 [0,2]
DEF: double;
# 差分进化算法的最大迭代次数
DEMaxIterations: integer;
# 是否使用三次样条平滑之后再做数值微分
Denoise: boolean;
# 差分进化算法的种群大小
DEPopulationSize: integer;
# 差分进化算法的收敛阈值
DEThreshold: double;
# 仿真（轨迹精修与虚拟扰动）所使用的终止时间；零表示使用表达矩阵的时间轴终点
FinalTime: double;
# The value bounds of the kinetic order g.(合成项动力学阶的上下界)
GBounds: DoubleRange;
# The value bounds of the kinetic order h.(降解项动力学阶的上下界)
HBounds: DoubleRange;
# 是否保留自环（X_i 调控其自身），默认保留
KeepSelfLoop: boolean;
# 稀疏惩罚项（L1）的权重系数，零表示不施加惩罚
L1Penalty: double;
# L-BFGS-B 局部精修的最大迭代次数
LBFGSIterations: integer;
# 每一个靶基因最多保留的调控边的数量（与 SPEM 包的 n 参数同义，默认 3）
MaxEdgesPerGene: integer;
# 预先使用相关性筛选出的候选调控因子的最大数量；零表示不筛选（使用全部基因作为候选）
MaxRegulators: integer;
# 对表达矩阵施加的归一化方法
Normalize: NormalizationMethods;
# 是否并行求解多个基因的参数（逐基因之间互相独立）
Parallel: boolean;
# 仿真所使用的积分步长
Precise: double;
# 用于约束网络结构的先验知识网络；为空的时候不启用先验约束
Prior: PriorNetwork;
# 是否启用先验的硬约束：候选调控因子只允许来自先验（加上自环）。 默认关闭，即保留发现新边的能力（软约束）
PriorCandidateRestriction: boolean;
# 先验不支持的交互的软惩罚强度：惩罚量取「非先验交互的质量占比」， 故该项的取值是相对量，零表示关闭该约束
PriorPenalty: double;
# 稀疏化阶段对先验支持边的排序加权：排序分数为 |net| * (1 + PriorRankBoost * confidenceWeight)
PriorRankBoost: double;
# 与先验方向相冲突的交互的惩罚强度：惩罚量取「符号违背量的平均值」， 零表示关闭该约束
PriorSignPenalty: double;
# 对数变换的伪计数，避免出现 log(0)
PseudoCount: double;
# 轨迹精修阶段的最大迭代次数
RefineMaxIterations: integer;
# 是否执行第二阶段的轨迹精修（需要反复积分ODE，耗时较长，默认关闭）
RefineTrajectory: boolean;
# 随机数种子，零表示使用系统种子
Seed: integer;
# 数值微分之前的滑动平均窗口（奇数）；零或者小于 3 表示不做滑动平均。
SmoothWindow: integer;
# 仿真所使用的ODE求解引擎
Solver: ODESolverMethod;
# 绝对值小于本阈值的交互会被置零（与 SPEM 包的 sparsity 参数同义，默认 0.2）
Sparsity: double;
# 稳定性惩罚项的权重系数：稳态的渐近稳定性要求对数增益矩阵的对角元为负数， 故当拟合出正的自环净弹性的时候会施加惩罚。零表示关闭该约束
StabilityPenalty: double;
# 仿真采样点的数量；零表示由终止时间与步长自动推导
Steps: integer;
# 用户在外部显式给定的时间轴；为 Nothing 的时候会尝试从样本编号之中解析
TimePoints: double;
# 是否启用先验知识约束（FittingOptions.Prior 不为空的时候才有效）
UsePrior: boolean;
# 是否启用先验方向（激活/抑制）的符号约束
UsePriorSign: boolean;
# 是否输出拟合过程的详细信息
Verbose: boolean;
}
AlphaBounds: DoubleRangeBetaBounds: DoubleRangeGBounds: DoubleRangeHBounds: DoubleRangeNormalize: NormalizationMethodsPrior: PriorNetworkSolver: ODESolverMethod