隨著高通量生物技術(shù)的快速發(fā)展,使得生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量不同類型的組學(xué)數(shù)據(jù)。如何整合不同來源、不同尺度的高維組學(xué)數(shù)據(jù)去分析和研究復(fù)雜生物系統(tǒng)的生命活動(dòng)規(guī)律和復(fù)雜疾病的內(nèi)在機(jī)制是目前生物醫(yī)學(xué)研究的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本博士論文通過集成異源、多尺度的高通量組學(xué)數(shù)據(jù),運(yùn)用新的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化算法,將復(fù)雜生物系統(tǒng)構(gòu)建成多尺度生物網(wǎng)絡(luò)模型。基于構(gòu)建的多尺度生物網(wǎng)絡(luò)模型,綜合運(yùn)用張量計(jì)算、線性控制、圖論和統(tǒng)計(jì)學(xué)等理論,分別從單層網(wǎng)絡(luò)、多層網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序多層網(wǎng)絡(luò)三個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò)層次研究了多尺度網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)、網(wǎng)絡(luò)中心性和網(wǎng)絡(luò)控制等,以此來解決一些重要的科學(xué)問題。本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作有以下四個(gè)方面:1.基于共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模與定量分析預(yù)測(cè)基因異構(gòu)體的生物學(xué)功能。本文通過共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模與定量分析,主要探索以下兩個(gè)重要的科學(xué)問題:（i）對(duì)來源于同一個(gè)基因的不同基因異構(gòu)體,識(shí)別出哪些異構(gòu)體在功能上是類似的,哪些異構(gòu)體在功能上是具有顯著差異的;（ii）對(duì)來源于同一個(gè)基因的不同異構(gòu)體的生物學(xué)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體的分析思路和結(jié)果概述如下:首先,基于外顯子表達(dá)譜數(shù)據(jù),本文提出了兩個(gè)新穎的矩陣相關(guān)性方法（MINet和RV... 

【文章頁數(shù)】：148 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
論文創(chuàng)新點(diǎn)
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 多維生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)述
        1.1.1 生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的特征
        1.1.2 多維高通量組學(xué)數(shù)據(jù)
    1.2 基于網(wǎng)絡(luò)的生物醫(yī)學(xué)研究簡(jiǎn)述
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)
        1.2.2 多尺度生物網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型
    1.3 生物網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可控性研究簡(jiǎn)述
        1.3.1 線性系統(tǒng)的可控性理論
        1.3.2 多尺度生物網(wǎng)絡(luò)的可控性研究
    1.4 張量理論及其在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
        1.4.1 基于張量的應(yīng)用研究簡(jiǎn)述
        1.4.2 張量理論及其在多尺度生物網(wǎng)絡(luò)研究中的應(yīng)用
    1.5 本文的主要研究工作及組織結(jié)構(gòu)
2 基于共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模和定量分析預(yù)測(cè)基因異構(gòu)體的生物學(xué)功能
    2.1 研究思路概述
    2.2 基于外顯子組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 Iso-Net方法綜述
        2.2.2 MINet方法的數(shù)學(xué)模型
        2.2.3 RVNet方法的數(shù)學(xué)模型
    2.3 共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法的性能評(píng)估
        2.3.1 模擬數(shù)據(jù)集的生成
        2.3.2 預(yù)測(cè)精度評(píng)估
        2.3.3 IsoNet方法：一個(gè)統(tǒng)一框架對(duì)于整合MINet和 RVNet方法
    2.4 基于共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的定量分析預(yù)測(cè)基因異構(gòu)體的生物學(xué)功能
        2.4.1 人類骨髓分化數(shù)據(jù)的收集與處理
        2.4.2 12個(gè)重要轉(zhuǎn)錄因子的基因異構(gòu)體功能預(yù)測(cè)
    2.5 本章小結(jié)
3 在張量計(jì)算框架下識(shí)別多層生物網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
    3.1 研究思路概述
    3.2 多層癌癥網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
    3.3 多層網(wǎng)絡(luò)的張量奇異向量中心性
        3.3.1 單層網(wǎng)絡(luò)的HITS中心性
        3.3.2 基于張量計(jì)算的四個(gè)中心性指標(biāo)及其收斂性分析
        3.3.3 張量奇異向量中心性的算法設(shè)計(jì)
    3.4數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 預(yù)測(cè)精度評(píng)估
        3.4.2 收斂速度和運(yùn)行時(shí)間分析
        3.4.3 魯棒性分析
    3.5 本章小結(jié)
4 多尺度生物網(wǎng)絡(luò)的可控性和控制能量研究
    4.1 研究思路概述
    4.2 單層網(wǎng)絡(luò)的控制能量評(píng)估和控制策略設(shè)計(jì)
        4.2.1 預(yù)備知識(shí)
        4.2.2 控制能量標(biāo)準(zhǔn)的邊界估計(jì)
        4.2.3 節(jié)點(diǎn)度對(duì)控制能量的影響
        4.2.4 多目標(biāo)優(yōu)化的控制策略設(shè)計(jì)
    4.3 多層網(wǎng)絡(luò)的可控性和控制能量研究
        4.3.1 預(yù)備知識(shí)
        4.3.2 層間耦合強(qiáng)度和耦合方式對(duì)可控性的影響
        4.3.3 層間耦合強(qiáng)度和耦合方式對(duì)控制能量的影響
    4.4 本章小結(jié)
5 整合時(shí)間和空間尺度的時(shí)序多層生物網(wǎng)絡(luò)建模及其定量分析
    5.1 研究思路概述
    5.2 時(shí)序多層網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型
    5.3 時(shí)序多層網(wǎng)絡(luò)的張量表示和定量指標(biāo)
        5.3.1 節(jié)點(diǎn)的重疊度和網(wǎng)絡(luò)熵
        5.3.2 層間的度中心性相關(guān)系數(shù)和鏈路重疊
    5.4 時(shí)序多層網(wǎng)絡(luò)的迭代優(yōu)化中心性
        5.4.1 TM-特征向量中心性
        5.4.2 TM-PageRank中心性
    5.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 基于分辨率熵的性能評(píng)價(jià)
        5.5.2 關(guān)鍵基因的功能富集分析
        5.5.3 兩種迭代優(yōu)化中心性方法的收斂速度分析
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 進(jìn)一步研究工作的展望
附錄 A 12個(gè)轉(zhuǎn)錄因子異構(gòu)體功能分析的相關(guān)圖形匯總
附錄 B 兩個(gè)實(shí)際時(shí)序多層生物網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)述117參考文獻(xiàn)
參考文獻(xiàn)
攻博期間發(fā)表的科研成果目錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Identifying disease modules and components of viral infections based on multi-layer networks[J]. Yuanyuan LI,Xiufen ZOU.  Science China（Information Sciences）. 2016(07)
[2]從單層網(wǎng)絡(luò)到多層網(wǎng)絡(luò)——結(jié)構(gòu)、動(dòng)力學(xué)和功能[J]. 陸君安.  現(xiàn)代物理知識(shí). 2015(04)
[3]From a single network to a network of networks[J]. Jianxi Gao,Daqing Li,Shlomo Havlin.  National Science Review. 2014(03)
[4]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣及其特征譜[J]. 熊文海,高齊圣,張嗣瀛.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2009(01)



本文編號(hào)：3718882