本文關(guān)鍵詞：基于互信息網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵基因選取的優(yōu)化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基因芯片技術(shù)的發(fā)展使得生物學(xué)研究重點(diǎn)從對(duì)單個(gè)基因的研究,轉(zhuǎn)變到在基因組結(jié)構(gòu)和功能的層次來研究生物系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理。特別是快速獲得的高通量基因數(shù)據(jù)資料為生物學(xué)研究提出了挑戰(zhàn),如何在海量的基因數(shù)據(jù)中探尋特定生物過程中的關(guān)鍵基因及基因功能模塊已成為系統(tǒng)生物學(xué)的重要研究。本文主要是利用基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)建立基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò),在此基礎(chǔ)上研究篩選關(guān)鍵基因和確定基因功能模塊的最優(yōu)化模型及相應(yīng)算法。本文利用從NCBI數(shù)據(jù)庫的GEO中搜集的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)構(gòu)建全基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò),以此作為兩個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法的基礎(chǔ)。具體研究?jī)?nèi)容如下：I)利用社會(huì)選擇模型及其算法進(jìn)行關(guān)鍵基因選�。菏紫�,建立正常組和疾病組樣本數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的基因相關(guān)網(wǎng)絡(luò)、并考察各網(wǎng)絡(luò)中基因在不同結(jié)構(gòu)參數(shù)(節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度、介數(shù)和聚類系數(shù))下的差異。其次,針對(duì)不同結(jié)構(gòu)參數(shù)下基因的排序,建立社會(huì)選擇理論中的序列聚合模型并討論相關(guān)算法,由此得到基因的聚合排序、并選取關(guān)鍵基因。最后,通過對(duì)酵母全基因數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行基因注釋,驗(yàn)證方法的有效性。Ⅱ)結(jié)合進(jìn)化博弈理論與最大團(tuán)算法來研究基因功能模塊的確定：進(jìn)化穩(wěn)定策略是進(jìn)化博弈理論中類似納什均衡的概念,它體現(xiàn)了生物進(jìn)化過程中的強(qiáng)穩(wěn)定性。在基因相關(guān)網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)化穩(wěn)定策略是關(guān)鍵基因功能模塊的一種良好的刻畫�；谶@一思想,首先將基因相關(guān)網(wǎng)絡(luò)中確定進(jìn)化穩(wěn)定策略的問題轉(zhuǎn)化為求解一類推廣的最大團(tuán)問題；建立該問題的二次規(guī)劃模型和KKT條件,從而得到了求解嚴(yán)格局部最優(yōu)解、也就是確定基因模塊的有效算法。最后,通過對(duì)已知腎癌數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)和基因注釋,驗(yàn)證方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)鍵基因 模塊 互信息 序列聚合 進(jìn)化博弈 團(tuán)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：Q811.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 前言9-15
• 1.1 系統(tǒng)生物學(xué)9-10
• 1.2 基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)10
• 1.3 社會(huì)選擇理論和進(jìn)化博弈理論10-12
• 1.3.1 社會(huì)選抒理論與序列聚合方法10-11
• 1.3.2 進(jìn)化博弈理論與進(jìn)化穩(wěn)定策略11-12
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容12-15
• 2 基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建15-21
• 2.1 基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)15-17
• 2.2 互信息定義17-19
• 2.3 基于表達(dá)譜數(shù)據(jù)的基因互信息計(jì)算19-20
• 2.4 基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)20-21
• 3 基于社會(huì)選擇算法的關(guān)鍵基因選取21-31
• 3.1 社會(huì)選擇模型與算法21-26
• 3.1.1 基于排序的社會(huì)選擇模型21-23
• 3.1.2 基于Speaman-距離的top-d序列聚合算法23-24
• 3.1.3 基于Kendall-τ距離的top-d序列聚合算法24-26
• 3.2 基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)26-28
• 3.3 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的基因排序及序列聚合問題28-29
• 3.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)29-31
• 3.4.1 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理29
• 3.4.2 結(jié)果分析29-31
• 4 基于進(jìn)化博弈理論的關(guān)鍵基因模塊選取的算法研究31-39
• 4.1 進(jìn)化博弈論31-32
• 4.2 進(jìn)化穩(wěn)定策略32-33
• 4.3 基于進(jìn)化博弈理論的聚類算法33-35
• 4.4 數(shù)值模擬35-39
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)35-37
• 4.4.2 基因注釋37-39
• 5 總結(jié)39-41
• 參考文獻(xiàn)41-47
• 致謝47-49
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果49

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本文編號(hào)：449699