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生物系统建模中的网络重构方法
中文名称: 生物系统建模中的网络重构方法
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论文编号: 4068145收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Network Reconstruction Methods for Modeling of Biological Systems
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 系统分析与集成
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 基因网络 蛋白质信号转导网络 模糊逻辑 函数逼近 粒子群优化 协同进化 条件独立性 Granger因果 蛋白质特异性 系统生物学
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着以基因芯片为代表的高通量(略)明和广泛应用,生物数据出现了爆炸式增长,有效利用这些数据理解其背后的生物网络是系统生物学最核心的任务之一.由于生物系统测量数据的复杂性,需要发展适合生物数据特点的新的数学方法,因此以(略)率网络、软计算方法、Granger因果网络推断等为基础的数学方法不断被应用于基因调控网络重构、蛋白质相互作用网络重构、神经元网络重构等数据驱动的生物系统建模研究中.本文利用模糊推理、Granger因果和网络推断等数学方法分别基于生物系统观(略)态数据、动态数据、序列与结构数据等进行了网络重构. 针对生物系统观测产生的静态数据中的不确定性,软计算作为一类新的处理不确定性的数学方法被应用于数据驱动的生物网络重构中.本文对蛋白质信号转导网络重构中软计算的建模理论基础和模型求解方法作了讨论,并提出了一种基于概率模糊逻辑的网络推断方法.(略)动态测量数据中存在条件独立性及时变波动性,本文改进并推广了基于表(略)据的Granger因果网络推断方法.根据蛋白质序列和三维结构数据的特点,本文提出将蛋白质看作氨基酸接触网络,蛋白质间的相互作用则是网络之间的互联,...
Reconstructing networks becomes one of the most fundamental aspects of SystemsBiology, a(omitted)vation and application of high-thro(omitted)hniques generating moreand more measurement data for biological systems. In data-driven reverse-engineering ofgenetic regulat(omitted)ks and protein signaling pathways, the (omitted) complexity ofthe biological data promotes further development of many mathematical methodologies,suchasdifferentialequations, probabilisticn(omitted)oft-computingtechniques, Gra...
目录:
中文摘要第9-11页
Abstract第11-12页
第1章 绪论第13-27页
  ·研究背景第13-15页
  ·生物数据第15-18页
  ·研究现状第18-24页
  ·本文结构第24-27页
第2章 静态数据建模的模糊推理方法第27-77页
  ·模糊系统逼近理论第27-53页
    ·引言第27-32页
    ·模糊集合形状与函数逼近能力第32-40页
    ·常用模糊集合形状比较分析第40-50页
    ·高维情形第50-53页
  ·协同进化粒子群优化方法第53-64页
    ·引言第53-54页
    ·种群更新规则第54-56页
    ·鲁棒粒子群优化算法第56-59页
    ·数值模拟第59-64页
  ·基于概率模糊推理的蛋白质信号转导网络建模第64-77页
    ·模型与算法第64-69页
    ·数据与结果第69-77页
第3章 动态数据建模的Granger 因果推断方法第77-107页
  ·引言第77-78页
  ·基因网络建模中的Granger 因果推断方法第78-92页
    ·Granger 因果第78-79页
    ·偏Granger 因果第79-83页
    ·实验结果第83-92页
  ·时变波动情况下的Granger 因果第92-107页
    ·AR-BEKK 模型第93-94页
    ·时域上的因果定义第94-97页
    ·频域上的因果定义第97-99页
    ·模拟验证第99-105页
    ·帕金森病人数据第105-107页
第4章 序列和结构数据建模的局部网络方法第107-133页
  ·引言第107-108页
  ·基于局部网络信息的蛋白质接触位点预测第108-122页
    ·蛋白质序列和结构数据第108-114页
    ·氨基酸倾向性计算第114-116页
    ·i-Patch 打分算法第116-122页
  ·结果与讨论第122-133页
    ·数据第122-123页
    ·表面/ 内部信息可以提高算法准确率第123-124页
    ·蛋白质表面局部网络信息有助于预测第124-125页
    ·算法性能对比第125-126页
    ·i-Patch 在细菌趋化性蛋白质复合物中的应用第126-133页
第5章 结束语第133-137页
  ·工作总结第133-136页
  ·工作展望第136-137页
致谢第137-139页
参考文献第139-161页
作者在学期间取得的学术成果第161-163页
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