基于两层集成学习的基因调控网络重构

发布时间：2020-11-20 19:25

　　 随着高通量技术的发展,获取大量的基因表达数据已经成为现实,因此生物学的研究方向转向了基因层面。从基因表达数据重构基因调控网络,能够了解基因表达和生物体基本功能之间的联系,这对分析生物体复杂生命现象有着重要的意义。现有的大多数方法利用相关系数及控制阈值大小构建网络,但构建的网络包含了基因间的直接与间接相互作用关系,使得网络准确度低。基于高斯图模型构建网络的方法考虑了相关系数构建网络准确度低的问题,然而,高斯图模型依赖于假设数据是高斯的。当不满足该假设时,估计的网络会产生假阳性边。此外,当样本数据出现噪音时,构建的网络准确度也较低。为了解决数据噪音影响结果准确度的问题,本文借助集成学习思想,提出了基于两层集成学习来构建基因调控网络的方法。第一层是对数据集进行随机抽样,产生多个数据集;第二层是对于每个数据集利用不同的鲁棒估计方法,对估计结果进行集成学习。此方法的主要特点是通过多次集成实验减少噪音的影响,提高结果的稳定性。基于高斯图模型求解算法,模拟实验验证了基于两层集成学习构建的基因调控网络准确度高,同时针对噪音数据该方法稳定性较强。
【学位单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：C81
【部分图文】：

统计工具推断ＤＮＡ、ＲＮＡ、蛋白质等大分子之间的定性和定量关系。利用基因组??数据重建生物网络这样一个过程，也被称为网络推理或逆向工程，基因调控网络??构建示意图如图１。通过构建基因调控网络有助于阐明各种生物的复杂的生物过程??和疾病机制的性质，使我们更了解环境因素影响生物系统的特点。特别是理解基??因型和表型特征之间的联系，在解释疾病途径和识别生物标记物用于预后和诊断??的病理研究中有重要的影响丨１］。??１??

型（Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｍｏｄｅｌ，?ＧＧＭ）丨４卜通过学习精度矩阵而同时实现网络结构??和参数的学习，在不考虑基因之间的间接相互作用的前提下，能够准确的刻画直??接相互作用，克服了相关系数计算基因相关性的不足。图２是利用协方差阵和精度??矩阵刻画基因网络的差异，从图中可以看出利用精度矩阵刻画基因间的相关性，??减少了边的数目，降低了网络的复杂度。??Ｃ?每．Ｓ＝?—?—?■——??？？？？？?０?＿??图２：协方差阵与精度矩阵刻画网络的差异??精度矩阵可以通过求协方差阵的逆矩阵来获得，但是当变量数目Ｐ增加时会出??现问题，对于小样本数据，即变量数目大于观测值数目（ｐ＞ｎ）时，它会变成奇异??的，不存在逆矩阵。针对样本协方差阵估计是奇异的情况，不能用于求解精度矩??阵估计量，提出了图Ｌａｓｓｏ模型（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｌａｓｓｏ，?Ｇｌａｓｓｏ），但是图Ｌａｓｓｏ模型要求??数据满足高斯假设，这说明图Ｌａｓｓｏ模型缺乏鲁棒性，即当数据出现噪音时，会导??致结果变得不稳定。??上述问题可归纳为小样本数据问题和数据不满足高斯假设问题

图３：中心法则示意图??
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本文编号：2891880