發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 19:25

　　 隨著高通量技術(shù)的發(fā)展,獲取大量的基因表達(dá)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),因此生物學(xué)的研究方向轉(zhuǎn)向了基因?qū)用�。從基因表達(dá)數(shù)據(jù)重構(gòu)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),能夠了解基因表達(dá)和生物體基本功能之間的聯(lián)系,這對(duì)分析生物體復(fù)雜生命現(xiàn)象有著重要的意義�，F(xiàn)有的大多數(shù)方法利用相關(guān)系數(shù)及控制閾值大小構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),但構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)包含了基因間的直接與間接相互作用關(guān)系,使得網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度低�；�于高斯圖模型構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的方法考慮了相關(guān)系數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度低的問(wèn)題,然而,高斯圖模型依賴(lài)于假設(shè)數(shù)據(jù)是高斯的。當(dāng)不滿(mǎn)足該假設(shè)時(shí),估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生假陽(yáng)性邊。此外,當(dāng)樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時(shí),構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度也較低。為了解決數(shù)據(jù)噪音影響結(jié)果準(zhǔn)確度的問(wèn)題,本文借助集成學(xué)習(xí)思想,提出了基于兩層集成學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的方法。第一層是對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣,產(chǎn)生多個(gè)數(shù)據(jù)集;第二層是對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集利用不同的魯棒估計(jì)方法,對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行集成學(xué)習(xí)。此方法的主要特點(diǎn)是通過(guò)多次集成實(shí)驗(yàn)減少噪音的影響,提高結(jié)果的穩(wěn)定性�；�于高斯圖模型求解算法,模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于兩層集成學(xué)習(xí)構(gòu)建的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確度高,同時(shí)針對(duì)噪音數(shù)據(jù)該方法穩(wěn)定性較強(qiáng)。
【學(xué)位單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：C81
【部分圖文】：

統(tǒng)計(jì)工具推斷ＤＮＡ、ＲＮＡ、蛋白質(zhì)等大分子之間的定性和定量關(guān)系。利用基因組??數(shù)據(jù)重建生物網(wǎng)絡(luò)這樣一個(gè)過(guò)程，也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)推理或逆向工程，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)??構(gòu)建示意圖如圖１。通過(guò)構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)有助于闡明各種生物的復(fù)雜的生物過(guò)程??和疾病機(jī)制的性質(zhì)，使我們更了解環(huán)境因素影響生物系統(tǒng)的特點(diǎn)。特別是理解基??因型和表型特征之間的聯(lián)系，在解釋疾病途徑和識(shí)別生物標(biāo)記物用于預(yù)后和診斷??的病理研究中有重要的影響丨１］。??１??

型（Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｍｏｄｅｌ，?ＧＧＭ）丨４卜通過(guò)學(xué)習(xí)精度矩陣而同時(shí)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??和參數(shù)的學(xué)習(xí)，在不考慮基因之間的間接相互作用的前提下，能夠準(zhǔn)確的刻畫(huà)直??接相互作用，克服了相關(guān)系數(shù)計(jì)算基因相關(guān)性的不足。圖２是利用協(xié)方差陣和精度??矩陣刻畫(huà)基因網(wǎng)絡(luò)的差異，從圖中可以看出利用精度矩陣刻畫(huà)基因間的相關(guān)性，??減少了邊的數(shù)目，降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。??Ｃ?每．Ｓ＝?—?—?■——??？？？？？?０?＿??圖２：協(xié)方差陣與精度矩陣刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)的差異??精度矩陣可以通過(guò)求協(xié)方差陣的逆矩陣來(lái)獲得，但是當(dāng)變量數(shù)目Ｐ增加時(shí)會(huì)出??現(xiàn)問(wèn)題，對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)，即變量數(shù)目大于觀測(cè)值數(shù)目（ｐ＞ｎ）時(shí)，它會(huì)變成奇異??的，不存在逆矩陣。針對(duì)樣本協(xié)方差陣估計(jì)是奇異的情況，不能用于求解精度矩??陣估計(jì)量，提出了圖Ｌａｓｓｏ模型（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｌａｓｓｏ，?Ｇｌａｓｓｏ），但是圖Ｌａｓｓｏ模型要求??數(shù)據(jù)滿(mǎn)足高斯假設(shè)，這說(shuō)明圖Ｌａｓｓｏ模型缺乏魯棒性，即當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時(shí)，會(huì)導(dǎo)??致結(jié)果變得不穩(wěn)定。??上述問(wèn)題可歸納為小樣本數(shù)據(jù)問(wèn)題和數(shù)據(jù)不滿(mǎn)足高斯假設(shè)問(wèn)題

圖３：中心法則示意圖??
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本文編號(hào)：2891880