基因调控网络线性回归模型及其鲁棒性分析

《基因调控网络线性回归模型及其鲁棒性分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、西安电子科技大学独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有

2、关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期摘要I摘要基因调控网络(GeneRegulatoryNetworks，GRN)是表示基因之间

3、复杂的调控关系的网络，基因间相互的调控关系影响着生物体的各种生理活动和动作。基因调控网络的研究从基因间的相互作用出发，揭示了生物体复杂生命现象的本质，是基因功能组学的重要内容。对基因调控网络的研究具有重要的理论和实际应用意义，已经成为当前生物信息学研究的热点问题之一。本文主要研究基于线性模型的基因调控网络的构建。首先对线性模型构建基因调控网络的可行性进行了研究，为了查看基因表达数据之间是否具有线性关系，本文采用PCA方法对RAF数据集进行了一个深入的研究。其次，采用基于LARS算法获得Lasso

4、解的方法构建线性的基因调控网络。最后，对于线性模型构建基因调控网络的方法进行了鲁棒性分析，分别从噪声、数据缺失和样本减少三个方面对其进行了深入的探讨。关键词：基因调控网络线性模型LassoLARS鲁棒性AbstractIIIAbstractGeneRegulatoryNetworks(GRNforshort)arethenetworkswhichshowthecomplexregulatoryrelationshipsbetweenmultiplegenes,therelationsofmutu

5、alregulationsbetweengenesaffectvariousphysiologicalactivitiesandactions.ThestudyoftheGRNstartingfromtheinteractionbetweengenes,revealingtheessenceofthephenomenonofcomplexlifeorganisms,isanimportantpartofstudyingofgenefunctioningenomics.ThestudyoftheG

6、RNhasimportanttheoreticalandpracticalsignificanceinapplications,hasbecomeahottopicofresearchinbioinformatics.ThispaperstudiestheconstructionoftheGRNbasedonthelinearmodel.Firstly,feasibilityofevaluatingtheGRNwiththelinearmodelisstudied,weusetheRAFdata

7、settoanalysisthegeneexpressiondatatodemonstratewhetherthelinearrelationshipsexist,themethodPCAisusedinordertohaveanin-depthresearch.Secondly,thelinearGRNwiththeLARSalgorithmforgettingtheLassopathisbuilt.Finally,therobustnesstoconstructtheGRNwithaline

8、armodeliscomprehensivelyanalyzedinthreeaspectswhichcontainnoiseadding,datalosingandsamplesreducingrespectively.Keyword:GRNLinearModelLARSLassoRobustness目录V目录摘要...........................................................................................