基于Bootstrap DBN模型的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建.pdf

1、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)模型是構(gòu)造基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的主要模型之一,目前用于構(gòu)造模型的數(shù)據(jù)多為基因表達(dá)數(shù)據(jù)。由于基因表達(dá)數(shù)據(jù)存在噪聲大、樣本點(diǎn)少等缺陷,且缺乏先驗(yàn)知識(shí),使得網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的可靠性并沒有達(dá)到理想的標(biāo)準(zhǔn)。為了更好的描述基因之間的調(diào)控關(guān)系,為相關(guān)的研究人員提供有效的指導(dǎo)和參考,本文以基因表達(dá)數(shù)據(jù)作為主要研究對(duì)象,以構(gòu)建可靠性較高的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)為主要研究目的,對(duì)時(shí)序的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的重抽樣以及基于抽樣的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建、網(wǎng)絡(luò)融合等問題進(jìn)行

2、了較深入的研究。
　　 本文提出了對(duì)時(shí)序的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的重抽樣方法。根據(jù)基因的時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),將傳統(tǒng)的Bootstrap重抽樣方法進(jìn)行改進(jìn),將時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊后再進(jìn)行局部抽樣,既得到了新的數(shù)據(jù)集,又不破壞原有數(shù)據(jù)集的前后時(shí)間點(diǎn)之間的依賴關(guān)系,達(dá)到了保留原數(shù)據(jù)集的整體特征的目的。而通過重抽樣能夠擴(kuò)大樣本的容量,彌補(bǔ)了基因表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)間點(diǎn)少的缺陷。在此基礎(chǔ)上,提出了基于Bootstrap DBN模型的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法。在重抽樣得到

3、的新的數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),將構(gòu)造出來的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加權(quán)平均融合。這種方法融合了各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,結(jié)合了各個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的有用的信息,使得重抽樣的思想能夠更好的發(fā)揮其作用,以達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建可靠性的目的。最后,應(yīng)用本文提出的算法對(duì)酵母菌及擬南芥基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,以敏感性(sensitivity)和特異性(Specificity)作為評(píng)價(jià)指標(biāo),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法能夠