自人類基因組計劃（Human Genome Project,HGP）完成,現(xiàn)代生命科學研究進入了全新的系統(tǒng)生物學時代。這個新興領域的誕生,代表著對生物學新方法的不斷探索即將展開�？茖W家們逐漸認識到,對于復雜生命過程的研究不單單局限在單個基因上,而是全面系統(tǒng)地探索基因與基因之間的表達調(diào)控規(guī)律,揭示整個生命系統(tǒng)的運行機制,最終破解生命遺傳的秘密。伴隨著測序技術(shù)的飛快發(fā)展,各實驗室的研究結(jié)果產(chǎn)生了海量的基因表達數(shù)據(jù),如何利用計算方法在這些數(shù)據(jù)中挖掘出具有生物學意義的基因調(diào)控關(guān)系和調(diào)控規(guī)律成為后基因組時代人類所面臨的最具挑戰(zhàn)性的問題之一。眾多用于構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡的模型方法可以構(gòu)建基因之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,但是無法提供基因之間的因果關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡（Bayesian Networks,BN）模型具有扎實的理論基礎以及靈活的因果推理能力,是構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡的有力工具,然而目前許多基于貝葉斯網(wǎng)絡模型的方法在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索的過程中復雜度高,網(wǎng)絡精確度低,難以還原復雜生命過程中的精準調(diào)控關(guān)系。隨著測序技術(shù)的發(fā)展,貝葉斯網(wǎng)絡模型與新型的單細胞測序數(shù)據(jù)結(jié)合,其優(yōu)勢將逐漸凸顯出。本文以基因表達數(shù)據(jù)為研究對象,在總結(jié)分析貝葉斯... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１分子生物學中的中心法則Ｉ２７］??

圖３－２基因表達矩陣??

圖４－２貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法流程??Ｆｉｇｕｒｅ?４－２?Ｔｈｅ?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法[J]. 陳一虎.  計算機工程與應用. 2012(13)



本文編號：3275049