【摘要】：基因調(diào)控網(wǎng)絡可以從基因互作用的角度來剖析生物生命現(xiàn)象及其特定的生理活動,是功能基因組學和生物信息學等領域的重要研究內(nèi)容�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡重構(gòu)和解析有助于揭示基因功能、解析基因間作用,為疾病發(fā)病機理和相關(guān)藥物設計提供支持和幫助。論文利用復雜網(wǎng)絡、數(shù)理統(tǒng)計和模式識別等理論方法,從基因表達譜數(shù)據(jù)出發(fā),對基因調(diào)控網(wǎng)絡構(gòu)建方法進行了深入研究,主要貢獻如下:1、針對目前基于貝葉斯網(wǎng)絡模型構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡,時間復雜度較大、假陽性邊較多問題,提出一種基于kNN局部貝葉斯網(wǎng)絡模型的基因調(diào)控網(wǎng)絡重構(gòu)算法(LBN)。LBN算法首先采用互信息預測初始基因相關(guān)網(wǎng)絡,根據(jù)kNN分解網(wǎng)絡為一系列子網(wǎng)絡;然后在子網(wǎng)絡上利用貝葉斯網(wǎng)絡模型構(gòu)建局部基因調(diào)控子網(wǎng)絡,整合這些子調(diào)控網(wǎng)絡形成初始基因調(diào)控網(wǎng)絡;利用條件互信息去除網(wǎng)絡中的冗余假陽性邊,迭代局部基因調(diào)控子網(wǎng)絡及條件互信息過程,整合生成較優(yōu)結(jié)構(gòu)的基因調(diào)控網(wǎng)絡。模擬數(shù)據(jù)與真實生物分子數(shù)據(jù)上,仿真實驗結(jié)果表明:相對于目前性能較優(yōu)的ARACNE、GENIE3和NARROMI等算法,LBN算法可以高精度、快速預測中小規(guī)�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡。2、針對基于信息論的基因調(diào)控網(wǎng)絡構(gòu)建方法,假陽性邊較多、不能推測基因調(diào)控方向、限制網(wǎng)絡搜索空間問題,提出一種基于有序條件互信息和基因有限父節(jié)點的快速基因調(diào)控網(wǎng)絡推測算法(OCMIPN)。OCMIPN算法首先采用有序條件互信息推測初始基因調(diào)控相關(guān)網(wǎng)絡;然后,根據(jù)基因調(diào)控網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)先驗知識,限制每個基因節(jié)點的父節(jié)點調(diào)控數(shù)量;最后,采用貝葉斯模型結(jié)構(gòu)推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。模擬數(shù)據(jù)與真實生物分子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上,仿真實驗結(jié)果表明:OCMIPN算法不僅能高精度構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡,而且時間復雜度較低,其性能優(yōu)于LASSO、ARACNE、ScanBMA和LBN等現(xiàn)有流行的基因調(diào)控網(wǎng)絡構(gòu)建算法。3、針對互信息過高估計基因節(jié)點間的相關(guān)性、條件互信息過低估計基因節(jié)點間的相關(guān)性,導致重構(gòu)出的基因相關(guān)網(wǎng)絡包含較高的假陽性率和假陰性率問題,提出一種基于部分互信息和貝葉斯打分函數(shù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡構(gòu)建算法(PMIBSF)。PMIBSF算法首先根據(jù)基因總個數(shù)生成初始基因完全網(wǎng)絡圖;然后,采用部分互信息刪除初始基因相關(guān)網(wǎng)絡中的冗余關(guān)聯(lián)邊;最后,采用貝葉斯網(wǎng)絡互信息測試打分函數(shù)學習貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu),快速預測基因調(diào)控網(wǎng)絡。在計算機模擬數(shù)據(jù)集與真實生物分子數(shù)據(jù)集上,仿真實驗結(jié)果表明:PMIBSF算法性能優(yōu)于目前較流行的LP、PC-alg、NARROMI和ARACNE等算法,而且預測出的基因調(diào)控網(wǎng)絡精度較高。4、針對基因節(jié)點規(guī)模很大的基因調(diào)控網(wǎng)絡(包含幾百個,甚至幾千個基因節(jié)點)重構(gòu)算法時間復雜度過大問題,提出一種利用共有基因模塊構(gòu)建大規(guī)�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡算法(CGMN)。CGMN算法從基因表達數(shù)據(jù)出發(fā),應用六種常用聚類算法把基因表達模式相似的基因聚類成功能模塊,找出六種聚類方法的共有模塊,并將每個共有模塊作為一個功能模塊基因節(jié)點,采用LBN算法構(gòu)建功能模塊基因-基因調(diào)控網(wǎng)絡。大規(guī)模細胞周期基因表達數(shù)據(jù)集上,仿真實驗結(jié)果表明:搜索共有模塊壓縮基因節(jié)點數(shù)目策略,能夠有效降低大規(guī)模基因調(diào)控網(wǎng)絡重構(gòu)時間復雜度,CGMN算法可有效構(gòu)建大規(guī)�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡。
【學位授予單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：Q811.4;TP301.6
【圖文】：

圖 2-2 SOS DNA 修復網(wǎng)絡及 LBN 重構(gòu)網(wǎng)絡（實線表示基因之間預測正確的調(diào)控作用邊，虛線表示預測錯誤的調(diào)控作用邊，箭頭表示基因之間的調(diào)控方向）。a) 真實的基因調(diào)控網(wǎng)絡，(b) LBN 算法重構(gòu)基因調(diào)控網(wǎng)絡 ( 0.01)。表 2-4 較大規(guī)�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上六種算法重構(gòu)網(wǎng)絡性能比較GENIE3 ARACNE NARROMI Grow-shring IAMB LBN*AveAUC_TF 0.684 0.749 0.754 0.724 0.751 0.761*AUC_TF>0.7(rate) 78(0.486) 86(0.538) 93(0.581) 84(0.525) 89(0.556) 96(0.600)*AUC_TF>0.8(rate) 60(0.375) 68(0.425) 71(0.444) 62(0.389) 68(0.425) 72(0.450)*AveAUC_TG 0.723 0.733 0.735 673(0.535) 690(0.548) 0.747*AUC_TG>0.7(rate) 484(0.385) 691(0.549) 694(0.552) 472(0.375) 479(0.381) 702(0.558)*AUC_TG>0.8(rate) 428(0.340) 484(0.385) 485(0.386) 602.776 472.598 488(0.388)

西北工業(yè)大學博士學位論文值為 0.692，耗時 0.040 秒；BN 方法錯誤重構(gòu) 4 條調(diào)控邊，F(xiàn) 值為 0.727，耗時0.825 秒。雖然 MI+BN+CMI+kNN+BN 策略方法的運行時間稍多于 MI+BN 策略方法 0.228 秒、MI+BN+CMI 策略方法 0.214 秒，但小于 BN 模型 0.557 秒，且 F值分別大于 MI+BN、MI+BN+CMI 和 BN 模型方法 0.09、0.032、0.055。這些結(jié)果說明：雖然 MI+BN 策略方法可有效降低運行時間，但增加了假陽性邊數(shù)；CMI可以移除假陽性邊，kNN 分別策略可以幫助貝葉斯網(wǎng)絡模型精確地學習網(wǎng)絡圖結(jié)構(gòu)，進一步去除網(wǎng)絡中的冗余邊。從而證明，LBN 算法的網(wǎng)絡分解策略可以有效地降低 BN 的計算時間復雜度，CMI 和 kNN 策略可以消除網(wǎng)絡中的冗余邊從而提高基因調(diào)控網(wǎng)絡重構(gòu)精度。

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.165.775.885.995 0 0.02 0.04 0.0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 ACC =0.03 (a) 固定 β=0.03 (b) 固定 α=0.03圖 2-4 Data10 數(shù)據(jù)集上，參數(shù) α 和 β 對 LBN 重構(gòu)網(wǎng)絡性能影響0.3

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本文編號：2781964