Reconstructing gene regulatory networks of biological function using differential equations of multilayer perceptrons

Table 4 Evaluating GRN inferring methods on DREAM4 InSilico_Size100

Method	TPR	FPR	MCC	ACC	F1
Network_1
GENIE3	0.098	0.001	0.232	0.981	0.168
BiXGBoost	0.226	0.006	0.310	0.976	0.302
SIGNET	0.190	0.005	0.288	0.976	0.268
GNIPLP	0.180	0.004	0.286	0.966	0.218
PoLoBag	0.215	0.006	0.307	0.979	0.298
Our methods	0.392	0.007	0.342	0.98	0.348
Network_2
GENIE3	0.134	0.004	0.241	0.972	0.201
BiXGBoost	0.182	0.006	0.263	0.964	0.239
SIGNET	0.210	0.006	0.274	0.937	0.293
GNIPLP	0.234	0.007	0.284	0.945	0.294
PoLoBag	0.253	0.007	0.294	0.937	0.295
Our methods	0.321	0.007	0.312	0.956	0.303
Network_3
GENIE3	0.104	0.003	0.239	0.962	0.227
BiXGBoost	0.178	0.005	0.243	0.943	0.213
SIGNET	0.21	0.007	0.279	0.952	0.288
GNIPLP	0.183	0.006	0.273	0.913	0.302
PoLoBag	0.174	0.005	0.251	0.929	0.291
Our methods	0.227	0.007	0.322	0.943	0.316
Network_4
GENIE3	0.172	0.004	0.238	0.937	0.206
BiXGBoost	0.211	0.007	0.281	0.923	0.291
SIGNET	0.193	0.006	0.293	0.953	0.273
GNIPLP	0.199	0.005	0.301	0.947	0.285
PoLoBag	0.214	0.007	0.293	0.932	0.293
Our methods	0.247	0.008	0.362	0.974	0.382
Network_5
GENIE3	0.143	0.005	0.263	0.983	0.194
BiXGBoost	0.175	0.003	0.271	0.955	0.237
SIGNET	0.193	0.006	0.289	0.932	0.283
GNIPLP	0.163	0.003	0.284	0.925	0.249
PoLoBag	0.175	0.004	0.291	0.943	0.302
Our methods	0.203	0.007	0.320	0.949	0.319

ISSN: 1471-2105