【英文题名】
Research on Relevant Problems of Gene Module Identification and Analysis
【作者】
黎刚果 ;
【导师】
王正志 ;
【学位授予单位】
国防科学技术大学 ;
【学科专业名称】
控制科学与工程
【学位年度】
2010
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】
2011-06-28
【关键词】
模块识别 ;
相似性度量 ;
线性流形聚类 ;
基因调控网络 ;
转录调控模块 ;
网络motif ;
【英文关键词】
module identification ;
similarity measure ;
linear manifold clustering ;
gene regulatory network ;
transcriptional regulatory module ;
network motif ;
【中文摘要】
随着高通量生物芯片实验技术的出现,产生了大量的生物芯片数据。通过对不同芯片实验数据的分析,可以得到一些不同类型的分子网络,比如:蛋白质相互作用网络、基因调控网络、代谢网络等。研究表明,网络都具有模块性,而生物的功能往往也都是通过这些模块来得以实现。因此,有必要对模块识别与分析的相关问题进行研究。本文对基因模块的识别与分析的相关问题进行了深入研究,其主要研究内容和创新点包括以下几个方面:
1、聚类算法研究。虽然目前很多聚类算法已经应用于基因模块的识别中,但这些聚类算法还存在着一些问题。其中一个主要问题是,大多数聚类算法只能识别对象间正相关的模式,不能识别对象间负相关或其它复杂相关模式。因为线性流形可以看成是一种正相关和负相关模式的一种泛化,还可以表示其它更为复杂的相关模式,所以本文研究并提出了一种基于线流形搜索和融合的线性流形聚类算法(LSAFCLUS)。它的基本思想是搜索数据集中蕴含的线流形类,然后将其中某些线流形类融合以便构造高维流形类。该算法克服了很多传统算法需要指定聚类数的缺点,并且克服了噪声和边界点的影响,适用于高维有噪声数据的聚类。对仿真和真实数据,LSAFCLUS方法在聚类准确性和计算时间...
【英文摘要】
With the development of high-throughout biological chip technologies, a large number of biological chip data sets are produced. The analysis of different kinds of chip data can reveal different kinds of molecular networks such as protein-protein interaction networks, gene regulatory networks and metabolic networks. The researches on these networks represent that all these networks are composed of modules by which the biological functions are accomplished. Therefore, it is necessary to do some researches on ...
【更新日期】
2011-07-08
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