复杂生命过程中的基因调控网络研究

发布时间：2021-07-10 03:00

　　自人类基因组计划（Human Genome Project,HGP）完成,现代生命科学研究进入了全新的系统生物学时代。这个新兴领域的诞生,代表着对生物学新方法的不断探索即将展开。科学家们逐渐认识到,对于复杂生命过程的研究不单单局限在单个基因上,而是全面系统地探索基因与基因之间的表达调控规律,揭示整个生命系统的运行机制,最终破解生命遗传的秘密。伴随着测序技术的飞快发展,各实验室的研究结果产生了海量的基因表达数据,如何利用计算方法在这些数据中挖掘出具有生物学意义的基因调控关系和调控规律成为后基因组时代人类所面临的最具挑战性的问题之一。众多用于构建调控网络的模型方法可以构建基因之间的关联关系,但是无法提供基因之间的因果关系。贝叶斯网络（Bayesian Networks,BN）模型具有扎实的理论基础以及灵活的因果推理能力,是构建调控网络的有力工具,然而目前许多基于贝叶斯网络模型的方法在网络结构搜索的过程中复杂度高,网络精确度低,难以还原复杂生命过程中的精准调控关系。随着测序技术的发展,贝叶斯网络模型与新型的单细胞测序数据结合,其优势将逐渐凸显出。本文以基因表达数据为研究对象,在总结分析贝叶斯... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１分子生物学中的中心法则Ｉ２７］??

图３－２基因表达矩阵??

图４－２贝叶斯网络结构学习算法流程??Ｆｉｇｕｒｅ?４－２?Ｔｈｅ?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法[J]. 陈一虎.  计算机工程与应用. 2012(13)



本文编号：3275049