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文檔簡介
1、動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(DBN)模型是構(gòu)造基因調(diào)控網(wǎng)絡的主要模型之一,目前用于構(gòu)造模型的數(shù)據(jù)多為基因表達數(shù)據(jù)。由于基因表達數(shù)據(jù)存在噪聲大、樣本點少等缺陷,且缺乏先驗知識,使得網(wǎng)絡構(gòu)建的可靠性并沒有達到理想的標準。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和參考,本文以基因表達數(shù)據(jù)作為主要研究對象,以構(gòu)建可靠性較高的基因調(diào)控網(wǎng)絡為主要研究目的,對時序的基因表達數(shù)據(jù)的重抽樣以及基于抽樣的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的構(gòu)建、網(wǎng)絡融合等問題進行
2、了較深入的研究。
本文提出了對時序的基因表達數(shù)據(jù)的重抽樣方法。根據(jù)基因的時序數(shù)據(jù)的特點,將傳統(tǒng)的Bootstrap重抽樣方法進行改進,將時序數(shù)據(jù)進行分塊后再進行局部抽樣,既得到了新的數(shù)據(jù)集,又不破壞原有數(shù)據(jù)集的前后時間點之間的依賴關(guān)系,達到了保留原數(shù)據(jù)集的整體特征的目的。而通過重抽樣能夠擴大樣本的容量,彌補了基因表達數(shù)據(jù)時間點少的缺陷。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,利用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡模型構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡,將構(gòu)造出來的多個網(wǎng)絡進行加權(quán)平均融合。這種方法融合了各個網(wǎng)絡的優(yōu)勢,結(jié)合了各個網(wǎng)絡中的有用的信息,使得重抽樣的思想能夠更好的發(fā)揮其作用,以達到提高網(wǎng)絡構(gòu)建可靠性的目的。最后,應用本文提出的算法對酵母菌及擬南芥基因表達數(shù)據(jù)進行實驗。通過對兩個數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果進行分析,以敏感性(sensitivity)和特異性(Specificity)作為評價指標,實驗結(jié)果表明本文提出的算法能夠
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