隨著高通量生物技術(shù)的快速發(fā)展,使得生物醫(yī)學領(lǐng)域產(chǎn)生了大量不同類型的組學數(shù)據(jù)。如何整合不同來源、不同尺度的高維組學數(shù)據(jù)去分析和研究復雜生物系統(tǒng)的生命活動規(guī)律和復雜疾病的內(nèi)在機制是目前生物醫(yī)學研究的一個熱點和難點。本博士論文通過集成異源、多尺度的高通量組學數(shù)據(jù),運用新的數(shù)學模型和優(yōu)化算法,將復雜生物系統(tǒng)構(gòu)建成多尺度生物網(wǎng)絡(luò)模型�；跇�(gòu)建的多尺度生物網(wǎng)絡(luò)模型,綜合運用張量計算、線性控制、圖論和統(tǒng)計學等理論,分別從單層網(wǎng)絡(luò)、多層網(wǎng)絡(luò)和時序多層網(wǎng)絡(luò)三個不同的網(wǎng)絡(luò)層次研究了多尺度網(wǎng)絡(luò)的拓撲性質(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問題。本論文的主要創(chuàng)新性工作有以下四個方面:1.基于共表達網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學建模與定量分析預測基因異構(gòu)體的生物學功能。本文通過共表達網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學建模與定量分析,主要探索以下兩個重要的科學問題:（i）對來源于同一個基因的不同基因異構(gòu)體,識別出哪些異構(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）對來源于同一個基因的不同異構(gòu)體的生物學功能進行預測。具體的分析思路和結(jié)果概述如下:首先,基于外顯子表達譜數(shù)據(jù),本文提出了兩個新穎的矩陣相關(guān)性方法（MINet和RV... 

【文章頁數(shù)】：148 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
論文創(chuàng)新點
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 多維生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)簡述
        1.1.1 生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)的特征
        1.1.2 多維高通量組學數(shù)據(jù)
    1.2 基于網(wǎng)絡(luò)的生物醫(yī)學研究簡述
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)生物學
        1.2.2 多尺度生物網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學模型
    1.3 生物網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可控性研究簡述
        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)學中的應(yīng)用
        1.4.1 基于張量的應(yīng)用研究簡述
        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 基于共表達網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學建模和定量分析預測基因異構(gòu)體的生物學功能
    2.1 研究思路概述
    2.2 基于外顯子組學數(shù)據(jù)構(gòu)建共表達網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 Iso-Net方法綜述
        2.2.2 MINet方法的數(shù)學模型
        2.2.3 RVNet方法的數(shù)學模型
    2.3 共表達網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法的性能評估
        2.3.1 模擬數(shù)據(jù)集的生成
        2.3.2 預測精度評估
        2.3.3 IsoNet方法：一個統(tǒng)一框架對于整合MINet和 RVNet方法
    2.4 基于共表達網(wǎng)絡(luò)的定量分析預測基因異構(gòu)體的生物學功能
        2.4.1 人類骨髓分化數(shù)據(jù)的收集與處理
        2.4.2 12個重要轉(zhuǎn)錄因子的基因異構(gòu)體功能預測
    2.5 本章小結(jié)
3 在張量計算框架下識別多層生物網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點
    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 基于張量計算的四個中心性指標及其收斂性分析
        3.3.3 張量奇異向量中心性的算法設(shè)計
    3.4數(shù)值實驗
        3.4.1 預測精度評估
        3.4.2 收斂速度和運行時間分析
        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)的控制能量評估和控制策略設(shè)計
        4.2.1 預備知識
        4.2.2 控制能量標準的邊界估計
        4.2.3 節(jié)點度對控制能量的影響
        4.2.4 多目標優(yōu)化的控制策略設(shè)計
    4.3 多層網(wǎng)絡(luò)的可控性和控制能量研究
        4.3.1 預備知識
        4.3.2 層間耦合強度和耦合方式對可控性的影響
        4.3.3 層間耦合強度和耦合方式對控制能量的影響
    4.4 本章小結(jié)
5 整合時間和空間尺度的時序多層生物網(wǎng)絡(luò)建模及其定量分析
    5.1 研究思路概述
    5.2 時序多層網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學模型
    5.3 時序多層網(wǎng)絡(luò)的張量表示和定量指標
        5.3.1 節(jié)點的重疊度和網(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)值實驗
        5.5.1 基于分辨率熵的性能評價
        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 進一步研究工作的展望
附錄 A 12個轉(zhuǎn)錄因子異構(gòu)體功能分析的相關(guān)圖形匯總
附錄 B 兩個實際時序多層生物網(wǎng)絡(luò)簡述117參考文獻
參考文獻
攻博期間發(fā)表的科研成果目錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]From a single network to a network of networks[J]. Jianxi Gao,Daqing Li,Shlomo Havlin.  National Science Review. 2014(03)
[4]復雜網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣及其特征譜[J]. 熊文海,高齊圣,張嗣瀛.  武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2009(01)



本文編號：3718882