生物網(wǎng)絡(luò)推理借助有效量測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)生物系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算建模,既能輔助人們理解細(xì)胞活動(dòng)和基因調(diào)控機(jī)制,也能對(duì)工程化構(gòu)建合成基因網(wǎng)絡(luò)具有指導(dǎo)作用,因此網(wǎng)絡(luò)推理始終是系統(tǒng)生物學(xué)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在后基因組時(shí)代,得益于組學(xué)數(shù)據(jù)量測(cè)技術(shù)的高速發(fā)展,生物網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)成為了可能。僅憑先驗(yàn)信息和經(jīng)驗(yàn)不足以建立準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型,需要精度和效率均符合要求的重構(gòu)方法,機(jī)器學(xué)習(xí)的特征選擇方法在基因網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)中逐步體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。對(duì)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)而言,建模重構(gòu)主要包括結(jié)構(gòu)推理和參數(shù)估計(jì),本文對(duì)基因網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的研究工作,主要包括:1)線性模型由于其簡單易求解的特性,在處理小規(guī)模的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集上仍然是一個(gè)較好的選擇。在線性模型的.假設(shè)下,.使用支持向量機(jī)回歸的方法進(jìn)行特.征選擇,重構(gòu)出整個(gè)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),相較于基于奇異值分解的方法提高了準(zhǔn)確率。針對(duì)基因網(wǎng)絡(luò)對(duì)象,使用對(duì)應(yīng)的時(shí)序數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸建模分析,結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性和優(yōu)勢(shì)。2)考慮到基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的非線性,基于樹回歸的特征選擇算法在處理非線性問題具有優(yōu)勢(shì),并且也已經(jīng)取得了較好的效果。不同的基于樹回歸的特征選擇算法有著不同的偏倚,本文在使用梯度提升樹進(jìn)行GRN推理的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步的運(yùn)用... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控示意圖??圍繞基因表達(dá)過程中的各種調(diào)控方式都稱為基因表達(dá)調(diào)控，轉(zhuǎn)錄水平的基因??

推理邊個(gè)數(shù)??圖２．３推理邊一正確邊個(gè)數(shù)曲線圖??圖２．３中ＳＶＲ的曲線完全包住了?ＳＶＤ的曲線，即支持向量機(jī)回歸的表現(xiàn)是??優(yōu)于奇異值分解的。表２．２中冷沖擊下的酵母菌時(shí)間序列表達(dá)數(shù)據(jù)，共有四個(gè)時(shí)??間點(diǎn)，為了計(jì)算權(quán)重矩陣，根據(jù)式（２．６）計(jì)算ｘ之后能使用的時(shí)間點(diǎn)需要去掉最開??始的時(shí)間點(diǎn)為０的數(shù)據(jù)，最后只能使用三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)來推理整個(gè)基因調(diào)控網(wǎng)??絡(luò)。為了更好地比較算法的效果，再選擇另外一組包含更多時(shí)間點(diǎn)的基因調(diào)控網(wǎng)??絡(luò)時(shí)序數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證。??ＤＲＥＡＭ４數(shù)據(jù)集［４８＿５（）］是被廣泛認(rèn)可和接受的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，ＤＲＥＡＭ４數(shù)據(jù)集??建立在仿真實(shí)驗(yàn)上，有著更多的時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)。在線性微分方程模型的假設(shè)下，推??理方法只適用于時(shí)序數(shù)據(jù)集，ＤＲＥＡＭ４有多組對(duì)應(yīng)著不同基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)??集

圖２．５?Ｐ－Ｒ圖??２３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于粒子群改進(jìn)算法的生物網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化研究[D]. 姚琴琴.浙江大學(xué) 2017
[2]集成特征選擇與基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究[D]. 周廣博.大連理工大學(xué) 2016
[3]基于線性回歸模型的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法的研究[D]. 劉佳寶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
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本文編號(hào)：3493899