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統(tǒng)計(jì)建模分析高通量生物數(shù)據(jù)及其應(yīng)用提綱
論文摘要: 隨著現(xiàn)代生物學(xué)的發(fā)展,從生物分子層面上研究生物問(wèn)題對(duì)發(fā)現(xiàn)生命現(xiàn)象的本質(zhì)尤其是理（略）原理的重要作用已經(jīng)得到了廣泛認(rèn)同.高通量試驗(yàn)技術(shù)包括生物芯片[78;115;135],酵母菌雙層雜交試驗(yàn)[5（略）,質(zhì)譜分析[40;54],染色質(zhì)免疫沉淀反應(yīng)[59;109]等等.在這些高通量試驗(yàn)技術(shù)快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)下,同時(shí)獲得人類或其他模型生物的數(shù)以千計(jì)的分子及這些分子之間交互作用的數(shù)據(jù)成為可能.如此大量的數(shù)據(jù)信息為我們重新理解細(xì)胞生物和疾病提供了寶貴的機(jī)會(huì).與此同時(shí),高通量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是:預(yù)測(cè)變量的維數(shù)遠(yuǎn)（略）數(shù);數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜;數(shù)據(jù)噪聲很大;觀測(cè)值缺失或不確定等等.在這種情況下（略）統(tǒng)計(jì)方法不能得到正確的預(yù)測(cè)結(jié)果,或者得到的預(yù)測(cè)結(jié)果效用有限.因此,我們面臨的重大挑戰(zhàn)就是設(shè)計(jì)新的統(tǒng)計(jì)模型來(lái)高效的獲取,分析,解釋這些數(shù)據(jù)中包含信息. 在這篇論文中,我們主要從如下幾個(gè)方面出發(fā)建立統(tǒng)計(jì)模型分析生物數(shù)據(jù): 1（略）機(jī)圖模型預(yù)測(cè)生物網(wǎng)絡(luò)中的功能模塊. 生物功能的很多方面可以用生物網(wǎng)絡(luò)建模,例如蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò),新陳代謝網(wǎng)絡(luò)和基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò).研究這些網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)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(yè)
English Abstract 第9-11頁(yè)
第1章 引言 第12-21頁(yè)
·生物背景 第12-13頁(yè)
·生物分子網(wǎng)絡(luò)和其中功能一致子網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí) 第13-16頁(yè)
·蛋白質(zhì)功能域與疾病之間的相關(guān)關(guān)系 第16-19頁(yè)
·不同方法在連鎖不平衡的情況下預(yù)測(cè)功能位點(diǎn)的表現(xiàn) 第19-21頁(yè)
第2章 利用dK模型預(yù)測(cè)生物網(wǎng)絡(luò)中功能一致子網(wǎng)絡(luò)的有效性和缺陷 第21-51頁(yè)
·數(shù)據(jù)和方法 第21-26頁(yè)
·數(shù)據(jù) 第21頁(yè)
·dK模型參數(shù)估計(jì) 第21-23頁(yè)
·檢驗(yàn)dK模型預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)交互的能力 第23頁(yè)
·dK模型下網(wǎng)絡(luò)樣本的隨機(jī)模擬 第23-24頁(yè)
·驗(yàn)證模型辨識(shí)功能一直子網(wǎng)絡(luò)的能力 第24-25頁(yè)
·功能一致性預(yù)測(cè)的評(píng)估 第25頁(yè)
·利用模擬退火尋找高值函數(shù)模塊 第25-26頁(yè)
·結(jié)果和討論 第26-32頁(yè)
·dK模型預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)交互的表現(xiàn) 第26頁(yè)
·dK模型隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)特征的比較 第26-28頁(yè)
·dK模型分辨功能一致模塊的表現(xiàn) 第28-32頁(yè)
·結(jié)論 第32-33頁(yè)
·附錄 第33-51頁(yè)
·補(bǔ)充圖 第33-47頁(yè)
·補(bǔ)充表 第47-51頁(yè)
第3章 利用蛋白質(zhì)功能域交互網(wǎng)絡(luò)對(duì)蛋白質(zhì)功能域與復(fù)雜疾病的關(guān)聯(lián)關(guān)系排序 第51-61頁(yè)
·數(shù)據(jù)和方法 第51-54頁(yè)
·數(shù)據(jù) 第51-52頁(yè)
·Guilt by proximity 第52-53頁(yè)
·評(píng)價(jià)準(zhǔn)則 第53-54頁(yè)
·結(jié)果 第54-59頁(yè)
·方法的表現(xiàn) 第54-56頁(yè)
·蛋白質(zhì)功能域交互網(wǎng)絡(luò)偏差的影響 第56-58頁(yè)
·蛋白質(zhì)功能域與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)測(cè) 第58-59頁(yè)
·Conclusion 第59-61頁(yè)
第4章 借助隨機(jī)模擬比較幾種方法處理基因關(guān)聯(lián)分析中連鎖不平衡性的表現(xiàn) 第61-69頁(yè)
·Methods 第61-62頁(yè)
·單位點(diǎn)分析 第61頁(yè)
·逐步回歸 第61頁(yè)
·嶺回歸 第61-62頁(yè)
·Boosting 第62頁(yè)
·LASSO 第62頁(yè)
·方法的評(píng)估 第62頁(yè)
·結(jié)果 第62-66頁(yè)
·個(gè)位點(diǎn)有強(qiáng)連鎖性 第62-64頁(yè)
·和1000個(gè)位點(diǎn)之間有退化的連鎖不平衡性 第64-66頁(yè)
·結(jié)論 第66-69頁(yè)
Bibliography 第69-85頁(yè)
作者簡(jiǎn)介 第85-86頁(yè)
致謝 第86-88頁(yè)
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表 第88頁(yè)
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