自人類(lèi)基因組計(jì)劃（Human Genome Project,HGP）完成,現(xiàn)代生命科學(xué)研究進(jìn)入了全新的系統(tǒng)生物學(xué)時(shí)代。這個(gè)新興領(lǐng)域的誕生,代表著對(duì)生物學(xué)新方法的不斷探索即將展開(kāi)。科學(xué)家們逐漸認(rèn)識(shí)到,對(duì)于復(fù)雜生命過(guò)程的研究不單單局限在單個(gè)基因上,而是全面系統(tǒng)地探索基因與基因之間的表達(dá)調(diào)控規(guī)律,揭示整個(gè)生命系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制,最終破解生命遺傳的秘密。伴隨著測(cè)序技術(shù)的飛快發(fā)展,各實(shí)驗(yàn)室的研究結(jié)果產(chǎn)生了海量的基因表達(dá)數(shù)據(jù),如何利用計(jì)算方法在這些數(shù)據(jù)中挖掘出具有生物學(xué)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(shí)代人類(lèi)所面臨的最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一。眾多用于構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)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(wú)法提供基因之間的因果關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Networks,BN）模型具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)以及靈活的因果推理能力,是構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的有力工具,然而目前許多基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的方法在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的過(guò)程中復(fù)雜度高,網(wǎng)絡(luò)精確度低,難以還原復(fù)雜生命過(guò)程中的精準(zhǔn)調(diào)控關(guān)系。隨著測(cè)序技術(shù)的發(fā)展,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型與新型的單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)結(jié)合,其優(yōu)勢(shì)將逐漸凸顯出。本文以基因表達(dá)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,在總結(jié)分析貝葉斯... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１分子生物學(xué)中的中心法則Ｉ２７］??

圖３－２基因表達(dá)矩陣??

圖４－２貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法流程??Ｆｉｇｕｒｅ?４－２?Ｔｈｅ?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法[J]. 陳一虎.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(13)



本文編號(hào)：3275049