本文關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 蛋白質(zhì)相互作用 基因芯片 Fisher判別　出處：《清華大學(xué)》2011年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：基因芯片技術(shù)是近年來迅速發(fā)展起來的高通量技術(shù),可以一次測得上萬個基因的相對表達(dá)值.基因芯片已經(jīng)成為生物信息學(xué)研究的重要手段.通過比較正常人與癌癥病人的芯片數(shù)據(jù),有望找到差異表達(dá)的基因,從而從基因?qū)哟瘟私饧膊〉陌l(fā)生發(fā)展.由于人體的大部分基因并不差異表達(dá),如何有效地從大量的噪聲中提取出差異表達(dá)的部分一直是生物學(xué)家關(guān)注的問題.人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn),通過加入先驗信息,可以有效地去除噪聲.蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)(PPI)描述了蛋白質(zhì)之間的關(guān)系.尋找PPI網(wǎng)絡(luò)中在不同條件下有差異表達(dá)的子網(wǎng)實際上正是融合了網(wǎng)絡(luò)這一先驗信息.目前流行的做法是根據(jù)不同條件下的基因表達(dá)值對所有可能的子網(wǎng)定義一個分?jǐn)?shù),然后用模擬退火或遺傳算法尋找得分最高的子網(wǎng).本文提出了一種與現(xiàn)有文獻(xiàn)不同的提取子網(wǎng)的方法,并進(jìn)行了理論上的證明和大量的模擬試驗.這種方法的基本思路是對網(wǎng)絡(luò)中的邊給出一個排名,排名的高低反映了這條邊在局部網(wǎng)絡(luò)中的貢獻(xiàn)大小.然后利用這個排名將網(wǎng)絡(luò)重新構(gòu)建起來,從中提取出差異表達(dá)的子網(wǎng).與現(xiàn)有的方法相比,作者提出的算法將網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和邊放在局部的網(wǎng)絡(luò)中考慮,而不是單獨(dú)拿出來分析,所設(shè)計的算法速度更快,在從PPI網(wǎng)絡(luò)中提取子網(wǎng)時考慮了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì).初步的模擬試驗顯示該算法的查全率和查準(zhǔn)率比已有的算法要高,更全面的結(jié)論還需要進(jìn)一步驗證.
[Abstract]:Gene chip technology is a high-throughput technology developed rapidly in recent years. The relative expression of tens of thousands of genes can be measured at a time. Gene chips have become an important means of bioinformatics research. By comparing the microarray data of normal people with cancer patients, it is expected to find differentially expressed genes. So as to understand the occurrence and development of disease from the gene level. Since most genes in the human body are not differentially expressed, how to effectively extract the differential expression part from a large amount of noise has always been a concern of biologists. By adding prior information, The protein-protein interaction network describes the relationship between proteins. Looking for subnets with different expressions under different conditions in PPI networks is actually a priori fusion of networks. Information. The prevailing practice is to define a score for all possible subnets based on gene expression values under different conditions, Then simulated annealing or genetic algorithm is used to find the subnet with the highest score. The basic idea of this method is to give a ranking of the edges in the network. The rank level reflects the contribution of the edge to the local network. Then the ranking is used to reconstruct the network to extract subnets of differential expressions. The algorithm proposed by the author takes the nodes and edges of the network into account in the local network, instead of being taken out and analyzed separately, and the algorithm is designed more quickly. The topological properties of the network are taken into account in extracting subnets from PPI networks. The preliminary simulation results show that the recall and precision rates of the proposed algorithm are higher than those of the existing algorithms, and the more comprehensive conclusions need to be further verified.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：R346;O157.5

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1495228