基因网络重构算法及软件开发

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1、作者姓名：指导教师：学位类别：学科专业：培养单位：密级：中国科学院大学鞑uiversi姆ofChinese轰鞠demy群瓢赫n棼姻博士学位论文基因网络重构算法及软件开发杨馨怡ChristineNardini研究员中国科学院上海生科院计算生物学研究所理学博士计算生物学中国科学院上海生科院计算生物学研究所2013年4月NovelAlgorithmsandToolsforGeneNetworkReconstructionByYangXinyiADissertationSubmittedtoGraduateUniversityofChineseAcademy

2、ofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofPhilosophyCAS—MPGPartnerInstituteforComputationalBiologyShanghaiInstitutesforBiologySciences，ChineseAcademyofSciencesApril，2013舢9舢g删0删2洲3舢4㈣2洲Y声明我声明本论文是我本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的地方外，本论文中不包含其他人

3、已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：牺耪二日期：弘t与，r．f，论文版权使用授权书本人授权中国科学院计算技术研究所可以保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和电子文档，允许本论文被查阅和借阅，可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本论文。(保密论文在解密后适用本授权书。)作者签名：寸b鬻啦导师签名：吣／Uu日期：摘要目前，研究者对于生物调控的关注已经从基因本身的功能扩展到基因之间的相互作用及其网络通路。因此

4、，基因调控网络的研究成为当今系统生物学的热点研究之一。本论文中，我们将围绕四个关于基因调控网络的课题进行研究，研究创新点如下：11对于静态基因调控网络，作者提出了一个新的网络重构算法NTW(NetworkofTranscriptsWirings)⋯。该算法可以通过对于基因表达量稳态数据，即，在实验刺激扰动后基因表达量到达稳态时的数据，进行回归计算，从而得到基因调控网络。我们在模拟基准数据和实验基准数据上对于算法做了评估，证实该算法比己发表的其他算法都要准确可靠。随后，我们将该算法应用于通路未知的双歧杆菌实验数据，并对其通路有新的了解。最后，我们在开源

5、平台Bioconductor(www．bioconductor．org)上发表了基于统计语言R开发的程序包(NTW)。2)对于动态基因调控网络，作者提出了一个新的基于S--System的算法SPEM(S—systemParameterEstimationMethod)『21。该算法通过输入基因表达量的时间数据，即，在实验刺激扰动后，每隔一定时间点记录基因表达值的数据，得到基因调控网络。SPEM在模拟数据上得到非常准确的预测结果，并在噪声较强的实验数据的预测中也得到可靠预测，较其他发表的算法有较强优势。我们还研究了该系统的动力学，研究结果可以辅助设计相

6、关生物实验。最后，我们在开源平台Bioconductor上发表了基于统计语言R开发的程序包(SPEM)。3)Petri网络动力学模拟研究在网络研究中有着重要的地位。然而，将静态网络转换为Petri网需要大量的手动工作。目前常用的Petri网动力学模拟工具是BioLayoutexpressaD，而常用的两个静态网络构置工具Cytoscape和CellDesigner都不支持Petri网格式输出。因此，作者开发了一个Cytoscape的插件[3]，该插件可以将Cytoscape禾ICellDesigner格式的静态网络自动转换成BioLayoutexpr

7、ess3D可识别的Petri网。这个插件对于网络静态研究和动态研究具有桥梁的作用，并替代了时间长，易出错的手动工作，使研究者可以更自由地对其感兴趣的静态网络进行动力学模拟。4)为了能够更好了解离散调控网络，作者对于离散调控网络做了理论的学习和研究。在对于符号稳态点有了一定的了认识后，作者在更严格的域上重新定义了符号稳态点，从而将离散调控网络分割成更加准确的子网络以供动力学的分析研究。并且为了支持之后的研究工作，作者开发了一个工具包。用户输入系统方程后便可得到网络图，输入向量和稳态点等系统参数。总的来说，作者围绕基因调控网络展开不同层面的研究。对于静态

8、和动态网络分别提出了新的算法，并证明算法的优势和可靠性后，在开源平台上提供算法软件。作者还开发了网络格式转换