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动静态基因调控网络构建方法研究与分析

作　者: 王雯
导　师: 饶妮妮
学　校: 电子科技大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 基因芯片技术动静态基因调控网络状态空间模型多源信息融合聚类分析
分类号: Q75
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

挖掘基因之间的相互作用以及基因对于外界环境变化的响应机制,可以帮助人们更好地认识生命现象,揭示生命本质。本文主要针对动静态基因调控网络的构建方法进行研究。动态网络的研究能够帮助人们深入把握系统的动态特征,了解基因之间的相互作用机制以及基因对于细胞或组织功能进行调控的机理。本文提出了一种基于多源信息融合的状态空间模型(Multi-source Information Fusion State-Space Model, MIF-SSM)。该模型采用变分贝叶斯(Variance Bayes)方法,有效地防止了对隐状态维数的过高估计。在此基础上,将转录因子的结合位点作为状态空间模型参数的先验分布,融入到基因调控网络的推断中。最后,采用T细胞活化实验的真实数据进行实验,通过对比加入转录因子结合位点信息和不加位点信息的构建状况,证明了基于多源信息融合的状态空间模型可以大大提高基因调控网络构建的准确性。通过静态基因网络的分析,人们能够了解到生物系统的结构。当前应用于基因表达数据聚类的方法很多,本工作选取了三种典型的聚类方法,分别对于酿酒酵母周期数据和小鼠神经活动调控基因数据基因进行探索,从数据结构和生物功能两方面对结果进行评价,找出最适合该物种的聚类方法。这为我们把握生命本质,进一步了解基因动态网络奠定了坚实的基础。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 课题研究背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 研究内容与创新  12-13
  1.4 文章结构与安排  13-15
第二章相关技术理论  15-29
  2.1 微阵列基因芯片技术和基因表达数据  15-21
    2.1.1 微阵列基因芯片技术原理  16-18
    2.1.2 微阵列基因芯片技术的数据挖掘  18-20
    2.1.3 基因表达数据常用的数据库  20-21
  2.2 基因调控网络的概念  21-22
  2.3 转录因子结合位点  22
  2.4 基因调控网络分析和重建  22-25
    2.4.1 基因调控网络分析  23-24
    2.4.2 基因调控网络重建  24-25
  2.5 状态空间方法  25-27
  2.6 变分贝叶斯学习  27-29
第三章基于多源信息融合的动态基因调控网络构建  29-37
  3.1 动态基因网络构建  29-30
  3.2 数据准备和预处理  30-31
  3.3 实验方法设计  31-33
    3.3.1 基因表达时间序列的状态空间模型  31-32
    3.3.2 基于转录因子结合位点信息的先验分布  32-33
  3.4 实验结果分析  33-37
    3.4.1 隐状态数对网络的影响  33
    3.4.2 不加入结合位点信息与加入结合位点信息网络构建状况比较  33-34
    3.4.3 对已知基因关系的识别  34-35
    3.4.4 识别出的有生物学意义的网络  35-37
第四章基于聚类技术的静态基因相互作用网络比较与分析  37-50
  4.1 静态基因网络构建  37
  4.2 聚类分析  37-44
    4.2.1 层次聚类（HLC）  38-40
    4.2.2 K-MEANS 聚类（KMC）  40-41
    4.2.3 模糊C-均值聚类  41-42
    4.2.4 相似性度量指标  42-43
    4.2.5 聚类结果分析函数  43-44
  4.3 聚类方法的比较  44-50
    4.3.1 聚类方法在YEAST SACCHAROMYCES CEREVISIAE 网络构建的比较研究  44-48
    4.3.2 脑疾病相关基因的比较结果  48-50
第五章总结与展望  50-52
致谢  52-53
参考文献  53-59
攻硕期间取得的研究成果  59-60

动静态基因调控网络构建方法研究与分析

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