多维生物医学数据的调控网络构建与分析

发布时间：2022-02-21 08:17

　　随着高通量技术的不断发展,实验过程中产生了大量的全基因组SNP数据、蛋白质组、表观基因组、转录组及代谢产物组等高维多组学生物医学数据,这些数据具有高维小样本的特点。海量高维多组学生物医学数据为研究和揭示基因与基因及其产物之间的相互作用关系提供了机遇。网络在数据信息挖掘中扮演着重要的角色,基于网络的系统生物学方法已经成为研究生物系统复杂行为的强大工具。本文基于高维多组学生物医学数据,建立模型和提出智能优化算法,分别从大规模的基因调控网络和多层调控网络两个不同的网络层次来研究基因之间的调控机制。因此,本文聚焦基于高维多组学生物医学数据构建调控网络方法的研究及对构建的调控网络分析,主要研究内容包括以下三个方面:1.针对高维时序基因表达数据,提出了一种基于随机奇异值分解推断大规模基因调控网络算法。高维的时序基因表达数据具有维数高、时间点少且带有噪声的特点,为了解决这一问题,提出了一种基于奇异值分解构建大规模基因调控网络算法。首先用常微分方程模型刻画基因之间的调控关系,并将构建基因调控网络的问题转化为一个估计模型参数的优化问题。然后,将时序基因表达数据与高斯矩阵结合,可以对数据噪声进行平滑处理,... 

【文章来源】：武汉大学湖北省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：108 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
论文创新点
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 高维、多组学生物医学数据
        1.1.1 高维生物数据
        1.1.2 多组学生物数据
    1.2 基因调控网络
        1.2.1 大规模基因调控网络
        1.2.2 多层调控网络
        1.2.3 网络的模块
    1.3 论文的主要研究内容与结构安排
        1.3.1 论文的主要研究内容
        1.3.2 论文的结构安排
2 基于随机奇异值分解构建大规模的基因调控网络
    2.1 随机奇异值方法
        2.1.1 基因调控网络
        2.1.2 基于奇异值分解的基因调控网络
        2.1.3 基因随机奇异值分解的大规模基因调控网络
            2.1.3.1 高维数据的随机奇异值分解
            2.1.3.2 IGRSVD算法的迭代过程
    2.2 基因调控网络的评价标准
        2.2.1 常用的评价标准
        2.2.2 改进的评价标准
    2.3 大规模基因调控网络的构建及实验结果评价
        2.3.1 实验数据
        2.3.2 基于数据E.coli，IGRSVD算法与常用算法的比较
        2.3.3 在DREAM数据，IGRSVD算法的结果
    2.4 本章小结
3 基于灭活呼吸道合胞病毒的转录组学数据的网络构建及分析
    3.1 RSV炎症网络的构建与模块的识别
        3.1.1 不同实验条件的RSV炎症网络的构建
        3.1.2 网络的模块识别
        3.1.3 模块的评价指标
    3.2 呼吸道合胞病毒实验结果与分析
        3.2.1 呼吸道合胞病毒数据
        3.2.2 挑选差异表达基因
        3.2.3 构建的调控网络和识别的模块
        3.2.4 模块中基因在不同实验条件下的网络分析
    3.3 本章小结
4 利用递归正则化算法基于整合生物多组学数据构建多层调控网络
    4.1 构建多层调控网络的递归正则化算法
        4.1.1 构建多层调控网络
        4.1.2 递归正则化算法构建多层调控网络
        4.1.3 优化多层调控网络的框架
    4.2 多层调控网络的构建及评价
        4.2.1 模拟数据
            4.2.1.1 模块化模拟数据
            4.2.1.2 高稀疏性模拟数据
        4.2.2 生物数据
            4.2.2.1 应用于E.coli数据
            4.2.2.2 应用于ATAC-seq和RNA-seq的表皮分化数据
    4.3 本章小结
5 总结和展望
    5.1 全文总结
    5.2 进一步研究工作的展望
参考文献
攻博期间发表的科研成果目录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于布尔网络模型的乳腺癌基因调控网络的研究[J]. 周漩,周欣,钟兆健.  计算机与应用化学. 2016(01)
[2]从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J]. 陆君安.  现代物理知识. 2015(04)
[3]整合分析多组学数据筛选疾病靶点的精准医学策略[J]. 谢兵兵,杨亚东,丁楠,方向东.  遗传. 2015(07)

博士论文
[1]蛋白质相互作用与功能预测方法研究[D]. 倪青山.国防科学技术大学 2009



本文编号：3636861