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統計建模分析高通量生物數據及其應用提綱
論文摘要: 隨著現代生物學的發展,從生物分子層面上研究生物問題對發現生命現象的本質尤其是理（略）原理的重要作用已經得到了廣泛認同.高通量試驗技術包括生物芯片[78;115;135],酵母菌雙層雜交試驗[5（略）,質譜分析[40;54],染色質免疫沉淀反應[59;109]等等.在這些高通量試驗技術快速發展的驅動下,同時獲得人類或其他模型生物的數以千計的分子及這些分子之間交互作用的數據成為可能.如此大量的數據信息為我們重新理解細胞生物和疾病提供了寶貴的機會.與此同時,高通量數據的特點是:預測變量的維數遠（略）數;數據結構非常復雜;數據噪聲很大;觀測值缺失或不確定等等.在這種情況下（略）統計方法不能得到正確的預測結果,或者得到的預測結果效用有限.因此,我們面臨的重大挑戰就是設計新的統計模型來高效的獲取,分析,解釋這些數據中包含信息. 在這篇論文中,我們主要從如下幾個方面出發建立統計模型分析生物數據: 1（略）機圖模型預測生物網絡中的功能模塊. 生物功能的很多方面可以用生物網絡建模,例如蛋白質交互網絡,新陳代謝網絡和基因共表達網絡.研究這些網絡的統計特征可以幫助我們...
With the fast development of moder（omitted）it is generally accepted that the research on the molecule level is of great importance to find the essence of biological phenomena,and speci（omitted）derstand the pathogenes（omitted）n disease.Spurred on the advances of high-throughput data colle（omitted）niques,such as microarrays [78;115;135],yeast two-hybrid assays[58;130],mass spectrometry[40;54],（omitted）immunoprecipitation[59;109],data on thousands of molecules and their interactions in humans and mo...
目錄:Chinese Abstract 第7-9頁
English Abstract 第9-11頁
第1章 引言 第12-21頁
·生物背景 第12-13頁
·生物分子網絡和其中功能一致子網絡的辨識 第13-16頁
·蛋白質功能域與疾病之間的相關關系 第16-19頁
·不同方法在連鎖不平衡的情況下預測功能位點的表現 第19-21頁
第2章 利用dK模型預測生物網絡中功能一致子網絡的有效性和缺陷 第21-51頁
·數據和方法 第21-26頁
·數據 第21頁
·dK模型參數估計 第21-23頁
·檢驗dK模型預測網絡交互的能力 第23頁
·dK模型下網絡樣本的隨機模擬 第23-24頁
·驗證模型辨識功能一直子網絡的能力 第24-25頁
·功能一致性預測的評估 第25頁
·利用模擬退火尋找高值函數模塊 第25-26頁
·結果和討論 第26-32頁
·dK模型預測網絡交互的表現 第26頁
·dK模型隨機網絡的統計特征與真實網絡相應特征的比較 第26-28頁
·dK模型分辨功能一致模塊的表現 第28-32頁
·結論 第32-33頁
·附錄 第33-51頁
·補充圖 第33-47頁
·補充表 第47-51頁
第3章 利用蛋白質功能域交互網絡對蛋白質功能域與復雜疾病的關聯關系排序 第51-61頁
·數據和方法 第51-54頁
·數據 第51-52頁
·Guilt by proximity 第52-53頁
·評價準則 第53-54頁
·結果 第54-59頁
·方法的表現 第54-56頁
·蛋白質功能域交互網絡偏差的影響 第56-58頁
·蛋白質功能域與疾病關聯關系的預測 第58-59頁
·Conclusion 第59-61頁
第4章 借助隨機模擬比較幾種方法處理基因關聯分析中連鎖不平衡性的表現 第61-69頁
·Methods 第61-62頁
·單位點分析 第61頁
·逐步回歸 第61頁
·嶺回歸 第61-62頁
·Boosting 第62頁
·LASSO 第62頁
·方法的評估 第62頁
·結果 第62-66頁
·個位點有強連鎖性 第62-64頁
·和1000個位點之間有退化的連鎖不平衡性 第64-66頁
·結論 第66-69頁
Bibliography 第69-85頁
作者簡介 第85-86頁
致謝 第86-88頁
學位論文評閱及答辯情況表 第88頁
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