大规模基因调控网络模型的推断方法研究
发布时间:2022-12-11 09:28
基因调控网络是一种由基因之间的相互作用关系所构成的生化网络,它的建立能够使生物学家从系统的角度认识基因之间的调控关系以及高度复杂的生命现象,对肿瘤等复杂疾病的研究起着重要的作用。由少量基因组成的调控网络通常可以用传统的实验方法来获得,但进行生物学实验通常会耗费大量的时间和资源,使用人工智能和信号处理等新技术来推断基因调控网络成为一种重要的方法。随着新一代测序技术的发展,研究人员已经获得了大量的生物基因表达数据,为基因调控网络的构建奠定了基础。随着信息科学的进步,发展出了多种不同的基因调控网络数学模型。微分方程模型是一种动态的数学模型,适合描述基因表达浓度等随时间变化的过程,能够从时间序列微阵列数据中提取基因之间具体的相互作用关系。本文针对基于微分方程模型的基因调控网络推断算法中存在的问题进行了改进,提出一种改进的推断算法,比现有算法具有更高的鲁棒性,在此基础上结合基因的预选择方法,扩展了该算法推断大规模基因调控关系的能力,并通过生物信息分析验证了所提方法的有效性。本文的主要工作内容如下:(1)模型生成算法的改进。当基因数量较多时,遗传编程结合滤波算法所推断的模型复杂度较高且结果不稳定。...
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文结构及主要内容
2 基因调控网络常用模型及推断算法
2.1 基因调控网络
2.2 基因调控网络模型
2.2.1 布尔网络模型
2.2.2 贝叶斯网络模型
2.2.3 S-system模型
2.2.4 微分方程模型
2.3 现有算法存在的问题及解决方案
2.4 本章小结
3 改进的基因调控网络推断算法及性能分析
3.1 基于微分方程模型的基因调控网络推断原理
3.1.1 遗传编程
3.1.2 基因调控网络模型系数的推断
3.2 滤波算法介绍
3.2.1 卡尔曼滤波算法
3.2.2 鲁棒卡尔曼滤波算法
3.2.3 粒子滤波算法
3.3 改进的推断算法
3.3.1 改进的遗传编程模型
3.3.2 改进的算法性能分析
3.4 联合算法性能分析
3.4.1 算法推断模型结果分析
3.4.2 算法性能分析
3.5 本章小节
4 调控基因预选算法及性能分析
4.1 调控基因预选算法
4.1.1 Jump3
4.1.2 dynGENIE3
4.1.3 BiXGBoost
4.2 基因预选算法性能分析
4.2.1 DREAM4数据集介绍
4.2.2 算法性能分析
4.3 本章小结
5 大规模基因调控网络推断算法在实际生物数据中的应用
5.1 大规模基因调控网络推断算法
5.2 酵母菌数据实验及结果分析
5.2.1 数据来源
5.2.2 实验结果及分析
5.3 人宫颈癌细胞数据实验及结果分析
5.3.1 数据来源
5.3.2 实验结果及分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
附录A 所选基因列表
附录B HeLa基因调控网络完整模型
附录C Pathway通路分析完整结果
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]常微分方程在数学建模中的应用[J]. 刁光成. 开封教育学院学报. 2018(01)
[2]基于组合模型的转录调控网络构建算法研究[J]. 刘晓燕,张诚诚,郭茂祖,邢林林. 计算机科学与探索. 2018(07)
[3]扩展卡尔曼滤波与粒子滤波性能对比[J]. 薛长虎,聂桂根,汪晶. 测绘通报. 2016(04)
[4]组分结构中药与网络药理学:病理机制网络的系统整体调控[J]. 陈娟,顾俊菲,汪春飞,袁嘉瑞,赵冰洁,章丽,成旭东,封亮,贾晓斌. 中国中药杂志. 2015(04)
[5]基因调控网络研究进展[J]. 李庆伟,全俊龙,刘欣. 辽宁师范大学学报(自然科学版). 2013(01)
[6]基于QPSO算法和S-系统的基因调控网络分析与重构[J]. 冯斌,余永红,孙俊. 计算机应用研究. 2010(09)
[7]系统生物学:走向整体论的生物学[J]. 刘海龙. 系统科学学报. 2009(01)
[8]基因调控网络的生物信息学研究[J]. 雷耀山,史定华,王翼飞. 自然杂志. 2004(01)
[9]酵母:一种模式生物[J]. 刘擎,余龙. 生命的化学. 2000(02)
博士论文
[1]基因调控网络构建及在癌症基因预测中的应用[D]. 杨博.西安电子科技大学 2014
硕士论文
[1]基因调控网络模型联合推断算法及其性能分析[D]. 徐凤平.大连海事大学 2018
[2]结合遗传编程和滤波算法的基因调控网络识别[D]. 高如斌.大连海事大学 2016
本文编号:3718536
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文结构及主要内容
2 基因调控网络常用模型及推断算法
2.1 基因调控网络
2.2 基因调控网络模型
2.2.1 布尔网络模型
2.2.2 贝叶斯网络模型
2.2.3 S-system模型
2.2.4 微分方程模型
2.3 现有算法存在的问题及解决方案
2.4 本章小结
3 改进的基因调控网络推断算法及性能分析
3.1 基于微分方程模型的基因调控网络推断原理
3.1.1 遗传编程
3.1.2 基因调控网络模型系数的推断
3.2 滤波算法介绍
3.2.1 卡尔曼滤波算法
3.2.2 鲁棒卡尔曼滤波算法
3.2.3 粒子滤波算法
3.3 改进的推断算法
3.3.1 改进的遗传编程模型
3.3.2 改进的算法性能分析
3.4 联合算法性能分析
3.4.1 算法推断模型结果分析
3.4.2 算法性能分析
3.5 本章小节
4 调控基因预选算法及性能分析
4.1 调控基因预选算法
4.1.1 Jump3
4.1.2 dynGENIE3
4.1.3 BiXGBoost
4.2 基因预选算法性能分析
4.2.1 DREAM4数据集介绍
4.2.2 算法性能分析
4.3 本章小结
5 大规模基因调控网络推断算法在实际生物数据中的应用
5.1 大规模基因调控网络推断算法
5.2 酵母菌数据实验及结果分析
5.2.1 数据来源
5.2.2 实验结果及分析
5.3 人宫颈癌细胞数据实验及结果分析
5.3.1 数据来源
5.3.2 实验结果及分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
附录A 所选基因列表
附录B HeLa基因调控网络完整模型
附录C Pathway通路分析完整结果
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]常微分方程在数学建模中的应用[J]. 刁光成. 开封教育学院学报. 2018(01)
[2]基于组合模型的转录调控网络构建算法研究[J]. 刘晓燕,张诚诚,郭茂祖,邢林林. 计算机科学与探索. 2018(07)
[3]扩展卡尔曼滤波与粒子滤波性能对比[J]. 薛长虎,聂桂根,汪晶. 测绘通报. 2016(04)
[4]组分结构中药与网络药理学:病理机制网络的系统整体调控[J]. 陈娟,顾俊菲,汪春飞,袁嘉瑞,赵冰洁,章丽,成旭东,封亮,贾晓斌. 中国中药杂志. 2015(04)
[5]基因调控网络研究进展[J]. 李庆伟,全俊龙,刘欣. 辽宁师范大学学报(自然科学版). 2013(01)
[6]基于QPSO算法和S-系统的基因调控网络分析与重构[J]. 冯斌,余永红,孙俊. 计算机应用研究. 2010(09)
[7]系统生物学:走向整体论的生物学[J]. 刘海龙. 系统科学学报. 2009(01)
[8]基因调控网络的生物信息学研究[J]. 雷耀山,史定华,王翼飞. 自然杂志. 2004(01)
[9]酵母:一种模式生物[J]. 刘擎,余龙. 生命的化学. 2000(02)
博士论文
[1]基因调控网络构建及在癌症基因预测中的应用[D]. 杨博.西安电子科技大学 2014
硕士论文
[1]基因调控网络模型联合推断算法及其性能分析[D]. 徐凤平.大连海事大学 2018
[2]结合遗传编程和滤波算法的基因调控网络识别[D]. 高如斌.大连海事大学 2016
本文编号:3718536
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiyingongcheng/3718536.html
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