基于生物芯片的系統(tǒng)性檢測差異性表達(dá)基因以及構(gòu)建非線性穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò).pdf

1、利用芯片數(shù)據(jù)來研究生物系統(tǒng)，其中挑選差異表達(dá)基因、篩選穩(wěn)定的差異表達(dá)基因和研究這些基因之間的聯(lián)系，從而深入研究生物系統(tǒng)是很重要的和基礎(chǔ)的，但目前沒有比較系統(tǒng)的方法。本文試圖基于生物芯片數(shù)據(jù)，建立一套方法來研究生物系統(tǒng)。
　　 有很多挑選差異表達(dá)基因的方法已經(jīng)被發(fā)展出來，它們可以分為三類：參數(shù)、非參數(shù)和Bayesian方法。但是這些已知的方法都忽視了基因之間的非線性相互作用。同時(shí)，它們自身具有比較高的假陽性。為了解決這個(gè)問題，我發(fā)

2、展出了系統(tǒng)王(SWang)檢驗(yàn)，它能夠同時(shí)利用多個(gè)中心矩的信息并潛在的考慮到基因的相互作用，該作用的利用是因?yàn)橄到y(tǒng)王(SWang)檢驗(yàn)使用了偏度和峰度的信息。為了評估系統(tǒng)王(SWang)，我利用統(tǒng)計(jì)模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。通過統(tǒng)計(jì)模擬，與T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、Fold-change和SAM四種方法相比，系統(tǒng)王(SWang)檢驗(yàn)較低的假陽性和較高的統(tǒng)計(jì)功效。在實(shí)際數(shù)據(jù)中，系統(tǒng)王(SWang)檢驗(yàn)可以檢測到其他方法不能檢測到的基因，這些基因的差異

3、主要來源偏度和峰度，通過相關(guān)文獻(xiàn)和RT-PCR得到驗(yàn)證。
　　 為了研究非線性系統(tǒng)，基于非線性相互作用模型我發(fā)展了變量穩(wěn)定性子集選擇法(VRSC)，通過該方法可以非線性基因相互作用模型中初始表達(dá)基因，通過統(tǒng)計(jì)模擬知道其統(tǒng)計(jì)功效很好，但是假陽性比較高。為了降低其假陽性，我首先利用系統(tǒng)王(SWang)檢驗(yàn)，然后在利用變量穩(wěn)定性子集選擇法，這樣得到最終結(jié)果可以被認(rèn)為基因子集包含了初始表達(dá)基因。
　　 為了更深入的理解非線性相互

4、作用模型，基于非線性相互作用模型我也發(fā)展了核函數(shù)王非線性相關(guān)系數(shù)(KWNCC)，該相關(guān)系數(shù)同時(shí)考慮到了偏度和峰度等信息，統(tǒng)計(jì)模擬顯示與其他六種相關(guān)系數(shù)方法，KWNCC能夠比較好的測量非線性相關(guān)系數(shù)。
　　 通過利用本套方法對三個(gè)真實(shí)基因芯片數(shù)據(jù)分析，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)行了相關(guān)實(shí)證分析，可以認(rèn)為這些方法對研究非線性基因相互作用是有效。從而也初步建立一套比較簡單的分析非線性系統(tǒng)的方法和分析流程，這將為生物信息學(xué)，尤其是生物芯片研究帶來一