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基于基因芯片数据的基因调控网络的重构及其疾病学应用

作　者: 蒋强
导　师: 杨根科
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 基因调控网络 症状-基因对应关系 疾病基因预测 网络模块 社团结构 谱聚类 动态贝叶斯网络 一致性分数
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


随着高通量生物学技术的发展,为以单个分子的结构和功能为研究对象的分子生物学逐渐转变为以分子之间相互作用机理为研究对象的系统生物学。基因调控网络的重构和疾病基因的预测是系统生物学中颇具挑战性的两个课题。基因调控网络是由一组基因、蛋白质、小分子以及它们之间的相互调控作用所构成的一种生化网络,是生命功能在基因表达层面上的展现。研究基因调控网络的目的是通过建立基因调控网络模型对某一个物种或者组织中的全部基因的表达关系进行整体模拟分析和研究,在系统的框架下认识生命现象。另一方面,随着疾病学研究的深入开展,人们越来越认识到目前单基因疾病分析方法的局限性,越来越多的研究人员开始从基因的相互关系着手研究人类疾病,更多地关注基因与疾病之间的关联关系。作为网络分析的基础,论文首先给出了基于谱聚类的复杂网络社团结构剖分算法。然后,提出了基因调控网络的多时延动态贝叶斯模型。在此基础上,论文提出了一种新的两步启发式的模型结构学习算法。接着,论文详细阐述了疾病和基因网络的关系,构建了一个整合的症状-基因网络。随后提出了一种基于症状网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的算法。论文的主要贡献如下:1.首次证明了数据聚类的谱方法可以最大化网络模块函数Q,并且提出了一种基于谱聚类的网络社团结构的剖分算法框架;2.构建了基因调控网络的多时延动态贝叶斯网络模型,提出了一种新的两步启发式的模型结构学习算法。论文用酵母基因芯片表达数据重构了酵母细胞周期基因调控网络,以此比较了新方法和传统的动态贝叶斯方法。3.论文初步给出了利用症状和基因网络关系来预测疾病基因的方法框架,构建了一个整合的症状-基因网络,提出了一种基于该网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的方法。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 引言  9-10
  1.2 论文研究内容  10-12
    1.2.1 复杂网络社团结构的剖分  10
    1.2.2 基因调控网络的重构  10-11
    1.2.3 疾病基因的排序和预测  11-12
  1.3 论文内容安排  12
  参考文献  12-14
第二章 基于谱聚类的复杂网络社团结构的剖分  14-28
  2.1 引言  14-15
  2.2 谱方法能最大化模块函数  15-19
  2.3 算法框架  19-21
  2.4 仿真算例  21-26
    2.4.1 Zacharcy 空手道俱乐部网络  21-23
    2.4.2 科研合作网络  23-25
    2.4.3 美国大学校园足球赛网络  25-26
  2.5 本章小结  26
  参考文献  26-28
第三章 基于基因芯片表达数据重构基因调控网络  28-45
  3.1 基因调控网络的背景和现状  28-30
    3.1.1 基因调控网络  28-29
    3.1.2 基因调控网络研究的现状  29-30
  3.2 基因调控网络的多时延动态贝叶斯网络模型  30-33
    3.2.1 基因调控的动态贝叶斯网络模型  30-32
    3.2.2 基因调控的多时延动态贝叶斯网络模型  32-33
  3.3 重构算法  33-36
    3.3.1 调控基因的选择及时延的估计  33-34
    3.3.2 推断基因调控网络的结构  34-36
  3.4 重构酵母基因调控网络  36-41
    3.4.1 基因芯片数据  36-37
    3.4.2 重构酵母细胞基因调控网络  37-39
    3.4.3 九个转录调控子构成的子网络  39-41
  3.5 本章小结  41-42
  参考文献  42-45
第四章 疾病基因的排序和预测  45-61
  4.1 引言  45-48
    4.1.1 疾病基因的研究背景  45-46
    4.1.2 基于生物网络的疾病基因的预测  46-48
  4.2 基于网络模块化的疾病基因的排序和预测  48-54
    4.2.1 基本框架  48-50
    4.2.2 疾病症状相似网络的构建  50-51
    4.2.3 基因作用网络的构建  51-52
    4.2.4 疾病症状与致病基因的对应关系提取  52-53
    4.2.5 网络模块化预测算法  53-54
  4.3 方法验证  54-58
    4.3.1 验证基因网络表示基因功能的相关性  54-56
    4.3.2 留一法验证预测算法  56-58
  4.4 本章小结  58
  参考文献  58-61
第五章 总结与展望  61-63
  5.1 论文结论  61
  5.2 展望  61-63
致谢  63-64
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  64

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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