个体特定网络概率分布嵌入法在挖掘系统临界信号的研究

发布时间：2020-03-25 18:10

【摘要】：复杂系统临界信号的探测一直是研究的热点,近来有许多学者,将临界信号运用到复杂疾病系统中。在生物疾病数据的采集中经常存在噪声,会使得数据挖掘不准确,此时一些用于挖掘临界点信号的传统方法失效。本文中采取基于个体特定网络概率分布嵌入的方法分别研究三节点仿真生物系统、肝癌时序列数据和脑肿瘤时序列数据,均检测出突变的临界信号。这一工作的理论基础在于通过概率分布嵌入变换将原系统的样本状态的大噪声数据变成样本概率分布的小噪声数据,再建立个体特定网络。发现可以很好的降低数据受到的噪声干扰,并解决了样本数据少的问题。然后基于动态网络生物标志物来检测临界突变的信号,发现是有效的。论文基于个体特定网络概率分布嵌入的方法,主要做了以下两方面的工作:(1)首先叙述了临界点的概念,通过CSD预测确定性系统临界信号,介绍了利用动态网络生物标志物检测疾病系统临界信号。基于矩方程的概念,进一步说明概率分布嵌入法和个体特定网络法,结合概率分布嵌入法和个体特定网络法,提出了个体特定网络概率分布嵌入动态网络生物标志物综合指标。(2)将上面的方法运用到三节点生物仿真系统、肝癌数据和脑肿瘤数据,利用MATLAB软件模拟随时间变化趋势折线图,均成功检测出了临界信号。另外根据肝癌和脑肿瘤动态网络标志物利用STRING得到蛋白质交互网络,用Cytoscape画出全基因圆盘图和标志物的翻转图,发现与实验结果一致。最后把得到肝癌和脑肿瘤的动态网络生物标志物进行KEGG富集分析和生存分析,找到一些信号通路以及发现其中有许多基因与癌症的诱发和恶化有密切关系。
【图文】：

2-1. 概率分布嵌入模型与个体特定网络。(A) a 表示单变量系统在小噪声下时，利SD 可以检测预警信号。b 表示单变量系统在大噪声下时，通过 CSD 无法检测预警。c 表示通过矩展开，带有大噪声的观测数据通过矩展开的方式转变为高维空间的声分布数据，通过预测分布的动态行为，可以发现 CSD 方法是有效的。d 表示可以的解释为将原系统的大噪声分解到升维的两个矩平面，此时样本 X 大噪声动力系统成了小噪声的矩样本动力系统。(B)中表示当加入测试样本的时候的个体特定网络，以通过扰动网络和参考网络的相关系数差计算n P CC。.5 本章小结本章首先介绍临界点的概念，然后从理论上分析了当动力系统靠近分岔点时的三质，即临界慢化现象，当系统受到小扰动时可以用 CSD 来预测临界信号。一方面，，复杂疾病来说，很难通过表达数据来检测疾病的状态，介绍了动态网络标志物的概念

显然很难通过图上的信号预警出临界信号。(b)对三节点系统通过概率嵌入法，将其矩展开到 2 阶时，此时升维后的系统随参数 的变化结果，其中可以结点 1和 4在参数 P = 0的位置有明显的信号。(c)图形表示个体特定网络标志物综标 I SCI在参数 P = 0时明显的增加，即通过个体特定网络在经过概率分布嵌入，计合指标可以很好的预警信号。26
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R735.7;R739.41;TN911.23

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本文编号：2600240