貝葉斯多維分類模型，聚類樹模型及其在HIV突變類型和藥物抗藥性中的應(yīng)用.pdf

1、獲得性免疫缺陷綜合征也被簡稱為艾滋病。至今為止，醫(yī)學界依然沒有有效辦法徹底治愈或根除該病毒。研究表明，艾滋病病毒的變異復雜，不斷進化的突變類型對現(xiàn)有的任何藥物都能產(chǎn)生抗藥性，并且變異類型與HIV藥物抗藥性之間存在不確定性關(guān)系。這篇論文利用貝葉斯模型中的多維分類模型以及聚類樹模型研究艾滋病基因變異類型之間的關(guān)系，并嘗試利用構(gòu)造的模型理解基因變異類型如何影響艾滋病藥物抗藥性。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型是一種描述多變量之間依賴關(guān)系的統(tǒng)計模型，通

2、常被用于學習不確定領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)。這篇論文的工作集中在貝葉斯多維分類模型和貝葉斯聚類樹模型的分析，并用這些分析成果理解兩個問題：1.HIV基因突變類型間有何種不確定性關(guān)系；2.HIV基因突變類型如何影響藥物抗藥性。總的來說，本論文成果主要有以下兩方面： ◇主要理論貢獻： 1、分析了貝葉斯多維分類模型的有效訓練方法，以及貝葉斯多維分類模型上推理問題MAP、MPE的復雜度，同時給出了一個基于價值理論的貝葉斯多維模型訓練算法，

3、并為推理問題MPE設(shè)計了一個高效的精確推理算法。 2、推廣了貝葉斯因果聚類樹模型中的Pearl定向原則，分析了聚類樹中的最小因果盆問題和唯一聚類樹恢復問題，同時證明聚類樹恢復算法的近似度為K+1。 ◇主要應(yīng)用貢獻1基于Stanford大學艾滋病研究小組提供的5692個艾滋病病例數(shù)據(jù)庫，貝葉斯多維模型訓練算法優(yōu)化生成貝葉斯艾滋病抗藥性多維分類型。同時，貝葉斯多維分類模型的MPE精確算法可計算出艾滋病變異類型對艾滋病藥物的抗