基于希爾伯特空間核方法的生物調(diào)控關(guān)系研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中經(jīng)常需要研究變量間的影響關(guān)系，例如，基因關(guān)聯(lián)的因果關(guān)系問題。本文基于再生核希爾伯特空間獨(dú)立性、條件獨(dú)立性理論，研究基因變量的調(diào)控關(guān)系。與一些傳統(tǒng)的方法相比，獨(dú)立性和條件獨(dú)立性更適合于因果性關(guān)系的描述，比如用來描述基因的本質(zhì)調(diào)控關(guān)系。通過在再生核希爾伯特空間（Reproducing Kernel Hilbert Space--RKHS）中定義類歐式空間的統(tǒng)計(jì)量，把對(duì)原空間統(tǒng)計(jì)特性描述的維數(shù)擴(kuò)展到無窮維，從而可以對(duì)分布做更精確

2、的定量描述，例如在RKHS中定義的協(xié)方差算子可以用來描述獨(dú)立性和條件獨(dú)立性。它是一種基于分布的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性度量方法，適合于關(guān)系復(fù)雜，數(shù)據(jù)維數(shù)高而樣本點(diǎn)少和高噪聲的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；它也是一種非參數(shù)的方法，不要求數(shù)據(jù)符合某種特殊的分布，有比較好的適應(yīng)性；另外，核方法能帶來計(jì)算上的高效性。對(duì)于協(xié)方差算子的度量問題，本文著重介紹了一種標(biāo)準(zhǔn)的度量方法，即Hilbert-Schmidt范數(shù)度量方法，該方法是一種基于RKHS上算子特征譜的度量方法。根據(jù)此

3、度量方法可得到獨(dú)立性和條件獨(dú)立性的判別準(zhǔn)則。特別地，在使用基于Hilbert-Schmidt范數(shù)的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性度量準(zhǔn)則（HSIC）進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)時(shí)，可以利用獨(dú)立性假設(shè)下的近似分布--Gamma分布，與普通的Monte Carlo重采樣法相比能極大地提高計(jì)算效率。在對(duì)該問題進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)表明，HSIC方法能很好地檢測(cè)出獨(dú)立性或非獨(dú)立性的關(guān)系。使用Gamma分布進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果與permutation檢驗(yàn)的結(jié)果很吻合，說明在獨(dú)立性假設(shè)下Gamma

4、分布對(duì)原分布的近似效果很好，并且它的參數(shù)可以直接從樣本數(shù)據(jù)中估計(jì)出來，無需像permutation檢驗(yàn)?zāi)菢幼龃罅侩S機(jī)實(shí)驗(yàn)來獲取分布數(shù)據(jù)。
　　對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的因果性推斷問題，本文在獨(dú)立性和條件獨(dú)立性理論下對(duì)Granger因果性方法進(jìn)行了擴(kuò)展，使其能適用于非線性的情況，給出了時(shí)間序列數(shù)據(jù)因果性推斷方法。對(duì)于大樣本的問題，給出了基于Subsampling的檢驗(yàn)方法，該方法能顯著地降低整體的計(jì)算量，并且能提高檢驗(yàn)的可靠性。另外，還給出

5、了更一般意義下的系統(tǒng)辨識(shí)問題的算法步驟，并對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。
　　最后，使用HSIC方法對(duì)Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods第3次競(jìng)賽項(xiàng)目（DREAM3）中的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)問題的數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算，結(jié)果顯示 HSIC方法在計(jì)算準(zhǔn)確性上和計(jì)算效率上都有較好的表現(xiàn)。DREAM3中的大腸桿菌（E.coli）基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)辨識(shí)問題具有關(guān)系復(fù)雜（基因連接成網(wǎng)絡(luò)化）