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《基于基因芯片數(shù)據(jù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡的重構(gòu)及其疾病學應用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、上海交通大學碩士學位論文基于基因芯片數(shù)據(jù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡的重構(gòu)及其疾病學應用摘要隨著高通量生物學技術的發(fā)展，為以單個分子的結(jié)構(gòu)和功能為研究對象的分子生物學逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐苑肿又g相互作用機理為研究對象的系統(tǒng)生物學?；蛘{(diào)控網(wǎng)絡的重構(gòu)和疾病基因的預測是系統(tǒng)生物學中頗具挑戰(zhàn)性的兩個課題?；蛘{(diào)控網(wǎng)絡是由一組基因、蛋白質(zhì)、小分子以及它們之間的相互調(diào)控作用所構(gòu)成的一種生化網(wǎng)絡，是生命功能在基因表達層面上的展現(xiàn)。研究基因調(diào)控網(wǎng)絡的目的是通過建立基因調(diào)控網(wǎng)絡模型對某一個物種或者組織中的全部基因的表達關系進行整體模擬分析和研究，在系統(tǒng)的框架
2、下認識生命現(xiàn)象。另一方面，隨著疾病學研究的深入開展，人們越來越認識到目前單基因疾病分析方法的局限性，越來越多的研究人員開始從基因的相互關系著手研究人類疾病，更多地關注基因與疾病之間的關聯(lián)關系。作為網(wǎng)絡分析的基礎，論文首先給出了基于譜聚類的復雜網(wǎng)絡社團結(jié)構(gòu)剖分算法。然后，提出了基因調(diào)控網(wǎng)絡的多時延動態(tài)貝葉斯模型。在此基礎上，論文提出了一種新的兩步啟發(fā)式的模型結(jié)構(gòu)學習算法。接著，論文詳細闡述了疾病和基因網(wǎng)絡的關系，構(gòu)建了一個整合的癥狀-基因網(wǎng)絡。隨后提出了一種基于癥狀網(wǎng)絡模塊化利用一致性分數(shù)來預測疾病基因的算法。論文的主要貢
3、獻如下：1.首次證明了數(shù)據(jù)聚類的譜方法可以最大化網(wǎng)絡模塊函數(shù)Q，并且第I頁上海交通大學碩士學位論文提出了一種基于譜聚類的網(wǎng)絡社團結(jié)構(gòu)的剖分算法框架；2.構(gòu)建了基因調(diào)控網(wǎng)絡的多時延動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡模型，提出了一種新的兩步啟發(fā)式的模型結(jié)構(gòu)學習算法。論文用酵母基因芯片表達數(shù)據(jù)重構(gòu)了酵母細胞周期基因調(diào)控網(wǎng)絡，以此比較了新方法和傳統(tǒng)的動態(tài)貝葉斯方法。3.論文初步給出了利用癥狀和基因網(wǎng)絡關系來預測疾病基因的方法框架，構(gòu)建了一個整合的癥狀-基因網(wǎng)絡，提出了一種基于該網(wǎng)絡模塊化利用一致性分數(shù)來預測疾病基因的方法。關鍵詞：基因調(diào)控網(wǎng)絡，癥狀
4、-基因?qū)P系，疾病基因預測，網(wǎng)絡模塊，社團結(jié)構(gòu)，譜聚類，動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡，一致性分數(shù)第II頁上海交通大學碩士學位論文Reconstructinggeneregulatorynetworksfrommicroarraydataanditsapplicationtodisease-associationstudiesABSTRACTWiththeincreasingdevelopmentsofhigh-throughputtechniques,molecularbiologythatresearchthestructurea
5、ndfunctionofasinglemoleculehavebeengraduallyshiftedtosystemsbiologythatfocusitselfontheunderlyingmechanismoftheinteractionsamongsuchcomponents.Inparticular,reconstructinggeneregulatorynetworksandidentifyinghumandiseasegenesaretwoofthemostimportantchallenges.Gener
6、egulatorynetworks(GRNs),acategoryofbiologicalnetworksdescribingtheregulatoryrelationshipsinagroupofgenes,proteinsandothersmallmolecules,arethemanifestationofthelifefunctioningeneexpressionlevels.Therefore,thegoalofstudyingGRNsismodelingandsimulatingtheexpressionr
7、elationshipsofallgenesinaspecificspecieortissueviaestablishingaGRNsmodelandunderstandingthelifephenomenaunderasystematicframework.Ontheotherhand,withthecomplexdiseasesresearchbeinglucubrated,moreandmorescientistsrealizethatthemethodsanalyzedmonogenicdiseaseshavea
8、lotoflimitations.Theypointedoutthatweshouldpaymoreattentionstotherelationshipsbetweenthecombinationofmultiplegenesandthecomplexdisease.Asabuildingblockofnetwor
