發(fā)布時間：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數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實,因此生物學的研究方向轉(zhuǎn)向了基因?qū)用�。從基因表達數(shù)據(jù)重構(gòu)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),能夠了解基因表達和生物體基本功能之間的聯(lián)系,這對分析生物體復(fù)雜生命現(xiàn)象有著重要的意義。現(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)準確度低。基于高斯圖模型構(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)準確度低的問題,然而,高斯圖模型依賴于假設(shè)數(shù)據(jù)是高斯的。當不滿足該假設(shè)時,估計的網(wǎng)絡(luò)會產(chǎn)生假陽性邊。此外,當樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時,構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)準確度也較低。為了解決數(shù)據(jù)噪音影響結(jié)果準確度的問題,本文借助集成學習思想,提出了基于兩層集成學習來構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的方法。第一層是對數(shù)據(jù)集進行隨機抽樣,產(chǎn)生多個數(shù)據(jù)集;第二層是對于每個數(shù)據(jù)集利用不同的魯棒估計方法,對估計結(jié)果進行集成學習。此方法的主要特點是通過多次集成實驗減少噪音的影響,提高結(jié)果的穩(wěn)定性。基于高斯圖模型求解算法,模擬實驗驗證了基于兩層集成學習構(gòu)建的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)準確度高,同時針對噪音數(shù)據(jù)該方法穩(wěn)定性較強。
【學位單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

統(tǒng)計工具推斷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)這樣一個過程，也被稱為網(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)雜的生物過程??和疾病機制的性質(zhì)，使我們更了解環(huán)境因素影響生物系統(tǒng)的特點。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別生物標記物用于預(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卜通過學習精度矩陣而同時實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??和參數(shù)的學習，在不考慮基因之間的間接相互作用的前提下，能夠準確的刻畫直??接相互作用，克服了相關(guān)系數(shù)計算基因相關(guān)性的不足。圖２是利用協(xié)方差陣和精度??矩陣刻畫基因網(wǎng)絡(luò)的差異，從圖中可以看出利用精度矩陣刻畫基因間的相關(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網(wǎng)絡(luò)的差異??精度矩陣可以通過求協(xié)方差陣的逆矩陣來獲得，但是當變量數(shù)目Ｐ增加時會出??現(xiàn)問題，對于小樣本數(shù)據(jù)，即變量數(shù)目大于觀測值數(shù)目（ｐ＞ｎ）時，它會變成奇異??的，不存在逆矩陣。針對樣本協(xié)方差陣估計是奇異的情況，不能用于求解精度矩??陣估計量，提出了圖Ｌａｓｓｏ模型（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ?Ｌａｓｓｏ，?Ｇｌａｓｓｏ），但是圖Ｌａｓｓｏ模型要求??數(shù)據(jù)滿足高斯假設(shè)，這說明圖Ｌａｓｓｏ模型缺乏魯棒性，即當數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪音時，會導??致結(jié)果變得不穩(wěn)定。??上述問題可歸納為小樣本數(shù)據(jù)問題和數(shù)據(jù)不滿足高斯假設(shè)問題

圖３：中心法則示意圖??
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本文編號：2891880