免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-13 14:11
隨著生物科學(xué)技術(shù)的不斷研究發(fā)展,免疫治療已應(yīng)用于腫瘤、自身免疫性疾病等復(fù)雜疾病治療過程中。疾病的發(fā)生是多基因間的復(fù)雜相互作用的結(jié)果,孤立地研究單個(gè)基因及其表達(dá)往往不能夠確切地反映疾病發(fā)生、轉(zhuǎn)移等內(nèi)在規(guī)律,因此在后基因組時(shí)代,研究整個(gè)基因組的功能和動(dòng)態(tài)變化規(guī)律是疾病免疫治療中的研究熱點(diǎn)之一。而通過基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模有助于理解免疫系統(tǒng)中與疾病相關(guān)基因及其產(chǎn)物的生成過程和調(diào)控關(guān)系、疾病發(fā)生的原理和過程,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的整體認(rèn)識(shí);蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模在疾病治療的發(fā)現(xiàn)診斷、控制和治療,藥物的篩選和研制方面都能做出貢獻(xiàn),對(duì)人類疾病預(yù)防及健康具有重要的影響。因此,通過基因表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建出基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)基因之間的調(diào)控關(guān)系,尋找靶向基因,成為目前在疾病免疫治療研究中的基礎(chǔ)和熱點(diǎn)。但是由于現(xiàn)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型種類多、計(jì)算復(fù)雜,需要更多的改進(jìn)優(yōu)化研究。比較了現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)模型后,選擇貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模的基礎(chǔ)模型。并通過對(duì)免疫算法的調(diào)研,發(fā)現(xiàn)免疫算法能夠較好地解決NP-hard難題,受此啟發(fā),改進(jìn)了免疫算法,提出了用改進(jìn)型免疫算法學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法,提高了構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確率...
【文章來源】:東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖
免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究8圖2-1免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模是通過對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)的處理分析,尋找最能代表數(shù)據(jù)間聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)圖。由于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜,在建模時(shí)會(huì)對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,一般表示為圖模型或網(wǎng)絡(luò)的形式。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上看可將其簡(jiǎn)化成由節(jié)點(diǎn)和邊組成的有向圖結(jié)構(gòu),如圖2-2所示。圖2-2基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化圖圖中的圓圈表示節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)表示調(diào)控網(wǎng)絡(luò)元素,如基因、蛋白質(zhì)等;邊表示生物分子間的調(diào)控關(guān)系,有向邊表示調(diào)控增強(qiáng)作用,即誘導(dǎo)其它基因進(jìn)行轉(zhuǎn)錄,末端有短線的有向邊表示表達(dá)抑制作用,即抑制其它基因轉(zhuǎn)錄的活性。2.3免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建近年來,已有各式各樣的數(shù)學(xué)模型被應(yīng)用于逆向工程的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模研究過程中,這些模型都對(duì)真實(shí)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在不同程度上進(jìn)行了抽象化處理。其中,比較典型的有關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、布爾網(wǎng)絡(luò)模型、線性組合
免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究10時(shí)間點(diǎn)t時(shí)的基因表達(dá),右邊為對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)t1時(shí)的基因表達(dá)。圖2-3布爾網(wǎng)絡(luò)模型布爾網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單性和直截了當(dāng)性,速度快,效率高。此外,布爾網(wǎng)絡(luò)還應(yīng)用了時(shí)間離散和同步更新。但是對(duì)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模來說只是一種簡(jiǎn)化的離散模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的模擬較為粗糙,將基因的狀態(tài)值只定性為表達(dá)和不表達(dá)兩種,忽視了各基因表達(dá)水平的差異,不符合實(shí)際基因表達(dá)的連續(xù)性過程,僅僅使用邏輯規(guī)則來推斷基因表達(dá)容易造成錯(cuò)誤的結(jié)果。因此,不選用此網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn),以設(shè)計(jì)免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。2.3.2線性組合模型和加權(quán)矩陣模型的建模方法分析線性組合模型和加權(quán)矩陣模型都是連續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型,它們比較相似,經(jīng)常被歸為一類,即“粗網(wǎng)模型”。原因是,在這兩種模型中,一個(gè)基因的表達(dá)值都是其他基因表達(dá)值的加權(quán)和[25-27],可表示為:1()()niijjjxtwxt(2-3)式中,ijw表示基因i、j間的調(diào)控關(guān)系,若0ijw則基因j對(duì)基因i表達(dá)有激勵(lì)作用,若0ijw則基因j對(duì)基因i的表達(dá)有抑制作用,若0ijw時(shí)表示基因j對(duì)基因i不存在調(diào)控作用。線性組合模型中,通常采用線性差分方程組的形式描述基因表達(dá)水平隨時(shí)間的連續(xù)變化趨勢(shì),分析各個(gè)基因的表達(dá)行為,并且表現(xiàn)出了基因表達(dá)數(shù)據(jù)的連續(xù)性特點(diǎn),能很好的擬和基因表達(dá)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[27]。加權(quán)矩陣模型區(qū)別于線性組合模型的地方是多了一次基因i最終轉(zhuǎn)錄響應(yīng)的非線性影射過程,非線性影射函數(shù)多使用Sigmoid函數(shù)表示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]癌癥免疫治療的利器——2018年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)簡(jiǎn)介[J]. 溫銘杰,于明航,王璽. 首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]貝葉斯方法的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 劉飛,張庭. 自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[3]旅行商問題最優(yōu)路徑的改進(jìn)免疫遺傳算法[J]. 孔令夷. 數(shù)學(xué)雜志. 2015(02)
[4]腫瘤免疫治療的研究進(jìn)展[J]. 魏曉莉. 國(guó)際藥學(xué)研究雜志. 2014(01)
[5]蟻群算法與免疫算法的融合及其在TSP中的應(yīng)用[J]. 劉朝華,張英杰,章兢,吳建輝. 控制與決策. 2010(05)
[6]改進(jìn)的免疫算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 謝景新,程春田,仝磊光. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(07)
[7]一種基于種群劃分及雜交的免疫遺傳算法[J]. 武妍,李儒耘. 計(jì)算機(jī)工程. 2008(03)
[8]基于疫苗接種的免疫算法[J]. 孫曉亮,邵定宏. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2007(16)
[9]免疫算法研究的進(jìn)展[J]. 蔡自興,龔濤. 控制與決策. 2004(08)
[10]一種新的免疫算法[J]. 余建軍,鄭鋒,孫樹棟. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(23)
本文編號(hào):3227681
【文章來源】:東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖
免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究8圖2-1免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模是通過對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)的處理分析,尋找最能代表數(shù)據(jù)間聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)圖。由于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜,在建模時(shí)會(huì)對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,一般表示為圖模型或網(wǎng)絡(luò)的形式。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上看可將其簡(jiǎn)化成由節(jié)點(diǎn)和邊組成的有向圖結(jié)構(gòu),如圖2-2所示。圖2-2基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化圖圖中的圓圈表示節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)表示調(diào)控網(wǎng)絡(luò)元素,如基因、蛋白質(zhì)等;邊表示生物分子間的調(diào)控關(guān)系,有向邊表示調(diào)控增強(qiáng)作用,即誘導(dǎo)其它基因進(jìn)行轉(zhuǎn)錄,末端有短線的有向邊表示表達(dá)抑制作用,即抑制其它基因轉(zhuǎn)錄的活性。2.3免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建近年來,已有各式各樣的數(shù)學(xué)模型被應(yīng)用于逆向工程的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模研究過程中,這些模型都對(duì)真實(shí)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在不同程度上進(jìn)行了抽象化處理。其中,比較典型的有關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、布爾網(wǎng)絡(luò)模型、線性組合
免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究10時(shí)間點(diǎn)t時(shí)的基因表達(dá),右邊為對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)t1時(shí)的基因表達(dá)。圖2-3布爾網(wǎng)絡(luò)模型布爾網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單性和直截了當(dāng)性,速度快,效率高。此外,布爾網(wǎng)絡(luò)還應(yīng)用了時(shí)間離散和同步更新。但是對(duì)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模來說只是一種簡(jiǎn)化的離散模型,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的模擬較為粗糙,將基因的狀態(tài)值只定性為表達(dá)和不表達(dá)兩種,忽視了各基因表達(dá)水平的差異,不符合實(shí)際基因表達(dá)的連續(xù)性過程,僅僅使用邏輯規(guī)則來推斷基因表達(dá)容易造成錯(cuò)誤的結(jié)果。因此,不選用此網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn),以設(shè)計(jì)免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。2.3.2線性組合模型和加權(quán)矩陣模型的建模方法分析線性組合模型和加權(quán)矩陣模型都是連續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型,它們比較相似,經(jīng)常被歸為一類,即“粗網(wǎng)模型”。原因是,在這兩種模型中,一個(gè)基因的表達(dá)值都是其他基因表達(dá)值的加權(quán)和[25-27],可表示為:1()()niijjjxtwxt(2-3)式中,ijw表示基因i、j間的調(diào)控關(guān)系,若0ijw則基因j對(duì)基因i表達(dá)有激勵(lì)作用,若0ijw則基因j對(duì)基因i的表達(dá)有抑制作用,若0ijw時(shí)表示基因j對(duì)基因i不存在調(diào)控作用。線性組合模型中,通常采用線性差分方程組的形式描述基因表達(dá)水平隨時(shí)間的連續(xù)變化趨勢(shì),分析各個(gè)基因的表達(dá)行為,并且表現(xiàn)出了基因表達(dá)數(shù)據(jù)的連續(xù)性特點(diǎn),能很好的擬和基因表達(dá)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[27]。加權(quán)矩陣模型區(qū)別于線性組合模型的地方是多了一次基因i最終轉(zhuǎn)錄響應(yīng)的非線性影射過程,非線性影射函數(shù)多使用Sigmoid函數(shù)表示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]癌癥免疫治療的利器——2018年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)簡(jiǎn)介[J]. 溫銘杰,于明航,王璽. 首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]貝葉斯方法的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 劉飛,張庭. 自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[3]旅行商問題最優(yōu)路徑的改進(jìn)免疫遺傳算法[J]. 孔令夷. 數(shù)學(xué)雜志. 2015(02)
[4]腫瘤免疫治療的研究進(jìn)展[J]. 魏曉莉. 國(guó)際藥學(xué)研究雜志. 2014(01)
[5]蟻群算法與免疫算法的融合及其在TSP中的應(yīng)用[J]. 劉朝華,張英杰,章兢,吳建輝. 控制與決策. 2010(05)
[6]改進(jìn)的免疫算法在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 謝景新,程春田,仝磊光. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(07)
[7]一種基于種群劃分及雜交的免疫遺傳算法[J]. 武妍,李儒耘. 計(jì)算機(jī)工程. 2008(03)
[8]基于疫苗接種的免疫算法[J]. 孫曉亮,邵定宏. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2007(16)
[9]免疫算法研究的進(jìn)展[J]. 蔡自興,龔濤. 控制與決策. 2004(08)
[10]一種新的免疫算法[J]. 余建軍,鄭鋒,孫樹棟. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(23)
本文編號(hào):3227681
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