發(fā)布時間：2020-11-20 19:25

　　 隨著高通量技術的發(fā)展,獲取大量的基因表達數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實,因此生物學的研究方向轉向了基因層面。從基因表達數(shù)據(jù)重構基因調控網(wǎng)絡,能夠了解基因表達和生物體基本功能之間的聯(lián)系,這對分析生物體復雜生命現(xiàn)象有著重要的意義。現(xiàn)有的大多數(shù)方法利用相關系數(shù)及控制閾值大小構建網(wǎng)絡,但構建的網(wǎng)絡包含了基因間的直接與間接相互作用關系,使得網(wǎng)絡準確度低�；�于高斯圖模型構建網(wǎng)絡的方法考慮了相關系數(shù)構建網(wǎng)絡準確度低的問題,然而,高斯圖模型依賴于假設數(shù)據(jù)是高斯的。當不滿足該假設時,估計的網(wǎng)絡會產(chǎn)生假陽性邊。此外,當樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時,構建的網(wǎng)絡準確度也較低。為了解決數(shù)據(jù)噪音影響結果準確度的問題,本文借助集成學習思想,提出了基于兩層集成學習來構建基因調控網(wǎng)絡的方法。第一層是對數(shù)據(jù)集進行隨機抽樣,產(chǎn)生多個數(shù)據(jù)集;第二層是對于每個數(shù)據(jù)集利用不同的魯棒估計方法,對估計結果進行集成學習。此方法的主要特點是通過多次集成實驗減少噪音的影響,提高結果的穩(wěn)定性�；�于高斯圖模型求解算法,模擬實驗驗證了基于兩層集成學習構建的基因調控網(wǎng)絡準確度高,同時針對噪音數(shù)據(jù)該方法穩(wěn)定性較強。
【學位單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

統(tǒng)計工具推斷ＤＮＡ、ＲＮＡ、蛋白質等大分子之間的定性和定量關系。利用基因組??數(shù)據(jù)重建生物網(wǎng)絡這樣一個過程，也被稱為網(wǎng)絡推理或逆向工程，基因調控網(wǎng)絡??構建示意圖如圖１。通過構建基因調控網(wǎng)絡有助于闡明各種生物的復雜的生物過程??和疾病機制的性質，使我們更了解環(huán)境因素影響生物系統(tǒng)的特點。特別是理解基??因型和表型特征之間的聯(lián)系，在解釋疾病途徑和識別生物標記物用于預后和診斷??的病理研究中有重要的影響丨１］。??１??

型（Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｍｏｄｅｌ，?ＧＧＭ）丨４卜通過學習精度矩陣而同時實現(xiàn)網(wǎng)絡結構??和參數(shù)的學習，在不考慮基因之間的間接相互作用的前提下，能夠準確的刻畫直??接相互作用，克服了相關系數(shù)計算基因相關性的不足。圖２是利用協(xié)方差陣和精度??矩陣刻畫基因網(wǎng)絡的差異，從圖中可以看出利用精度矩陣刻畫基因間的相關性，??減少了邊的數(shù)目，降低了網(wǎng)絡的復雜度。??Ｃ?每．Ｓ＝?—?—?■——??？？？？？?０?＿??圖２：協(xié)方差陣與精度矩陣刻畫網(wǎng)絡的差異??精度矩陣可以通過求協(xié)方差陣的逆矩陣來獲得，但是當變量數(shù)目Ｐ增加時會出??現(xiàn)問題，對于小樣本數(shù)據(jù)，即變量數(shù)目大于觀測值數(shù)目（ｐ＞ｎ）時，它會變成奇異??的，不存在逆矩陣。針對樣本協(xié)方差陣估計是奇異的情況，不能用于求解精度矩??陣估計量，提出了圖Ｌａｓｓｏ模型（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｌａｓｓｏ，?Ｇｌａｓｓｏ），但是圖Ｌａｓｓｏ模型要求??數(shù)據(jù)滿足高斯假設，這說明圖Ｌａｓｓｏ模型缺乏魯棒性，即當數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時，會導??致結果變得不穩(wěn)定。??上述問題可歸納為小樣本數(shù)據(jù)問題和數(shù)據(jù)不滿足高斯假設問題

圖３：中心法則示意圖??
【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 謝洪利;蔣海軍;;具有變時滯的隨機基因調控網(wǎng)絡的指數(shù)穩(wěn)定性分析(英文)[J];新疆大學學報(自然科學版);2011年04期

2 易東,楊夢蘇,李輝智,黃明輝,王文昌;相關分析在建立基因調控網(wǎng)絡中的應用[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;2003年03期

3 朱延正;李玉榕;杜民;;基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的基因調控網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析[J];系統(tǒng)仿真學報;2012年12期

4 張莉彬;宋凱利;;一種雙層基因調控網(wǎng)絡的構建方法[J];數(shù)字技術與應用;2019年02期

5 崔光照;張勛才;牛云云;;重建基因調控網(wǎng)絡[J];生物信息學;2007年03期

6 呂悅;張敏;秦旭東;嚴佳;;布爾網(wǎng)絡到離散時間馬爾科夫模型的轉換及性質研究——以大鼠干細胞基因調控網(wǎng)絡為例[J];華東師范大學學報(自然科學版);2018年01期

7 劉飛;張庭;;貝葉斯方法的基因調控網(wǎng)絡在醫(yī)學領域的應用[J];自動化技術與應用;2018年03期

8 易東,李輝智;基因調控網(wǎng)絡研究與數(shù)學模型的建立[J];中國現(xiàn)代醫(yī)學雜志;2003年24期

9 柳偉偉;賀佳;吳騁;虞慧婷;金志超;葉小飛;;微分方程模型在基因調控網(wǎng)絡構建中的應用[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;2008年01期

10 江舟;錢子剛;;金鐵鎖活性成分基因調控網(wǎng)絡及其產(chǎn)物評價研究進展[J];中國民族民間醫(yī)藥;2014年05期

相關博士學位論文 前10條

1 黃博;基因調控網(wǎng)絡中基序的動力學和功能研究[D];南京大學;2016年

2 張遠;具有轉錄和翻譯時滯的基因調控網(wǎng)絡的振蕩動力學研究[D];上海大學;2018年

3 黃小娜;基因調控網(wǎng)絡辨識與功能分析[D];西安理工大學;2018年

4 艾對元;幾種基因調控網(wǎng)絡的比較[D];蘭州大學;2008年

5 閆芳;MicroRNA對基因調控網(wǎng)絡行為影響的研究[D];上海大學;2013年

6 桂容;前饋型基因調控網(wǎng)絡中噪聲的傳播機制研究[D];華中師范大學;2017年

7 吳海霞;幾類動力系統(tǒng)的穩(wěn)定性研究[D];重慶大學;2009年

8 鄭德生;基于GSTE中抽象問題的研究及其應用[D];電子科技大學;2014年

9 趙路陽;應用高通量測序技術揭示子宮內膜異位癥微小RNA-轉錄因子—靶基因調控網(wǎng)絡的研究[D];中國人民解放軍醫(yī)學院;2017年

10 王彤;基于不完全信息的生物網(wǎng)絡隨機非線性建模與控制研究[D];東華大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 王宇;粘液形成菌致垢基因調控網(wǎng)絡智能建模方法研究[D];東北電力大學;2019年

2 史書硯;面向癌癥基因組學數(shù)據(jù)的基因調控網(wǎng)絡研究[D];西安理工大學;2019年

3 陳薇潞;幾類具有混合時滯基因調控網(wǎng)絡的狀態(tài)估計與濾波[D];哈爾濱理工大學;2018年

4 徐峰;結核分枝桿菌H37Rv感染THP-1源性巨噬細胞基因調控網(wǎng)絡的構建與分析[D];吉林大學;2018年

5 王月寶;隨機基因調控網(wǎng)絡模型穩(wěn)定性研究[D];北方民族大學;2018年

6 孟慶飛;基于多模型融合的基因調控網(wǎng)絡建模研究[D];濟南大學;2018年

7 何睿杰;基于邏輯關系推斷基因調控網(wǎng)絡[D];西安電子科技大學;2018年

8 彭玲;基于信息論的基因調控網(wǎng)絡構建算法研究[D];湖南大學;2014年

9 姜莉;EM和EKF算法在基因調控關系建模和分析中的應用[D];福州大學;2017年

10 路東方;基因調控網(wǎng)絡差異性比對算法研究[D];上海大學;2018年

本文編號：2891880