發(fā)布時間：2020-03-25 18:10

【摘要】：復雜系統(tǒng)臨界信號的探測一直是研究的熱點,近來有許多學者,將臨界信號運用到復雜疾病系統(tǒng)中。在生物疾病數(shù)據的采集中經常存在噪聲,會使得數(shù)據挖掘不準確,此時一些用于挖掘臨界點信號的傳統(tǒng)方法失效。本文中采取基于個體特定網絡概率分布嵌入的方法分別研究三節(jié)點仿真生物系統(tǒng)、肝癌時序列數(shù)據和腦腫瘤時序列數(shù)據,均檢測出突變的臨界信號。這一工作的理論基礎在于通過概率分布嵌入變換將原系統(tǒng)的樣本狀態(tài)的大噪聲數(shù)據變成樣本概率分布的小噪聲數(shù)據,再建立個體特定網絡。發(fā)現(xiàn)可以很好的降低數(shù)據受到的噪聲干擾,并解決了樣本數(shù)據少的問題。然后基于動態(tài)網絡生物標志物來檢測臨界突變的信號,發(fā)現(xiàn)是有效的。論文基于個體特定網絡概率分布嵌入的方法,主要做了以下兩方面的工作:(1)首先敘述了臨界點的概念,通過CSD預測確定性系統(tǒng)臨界信號,介紹了利用動態(tài)網絡生物標志物檢測疾病系統(tǒng)臨界信號�；诰胤匠痰母拍�,進一步說明概率分布嵌入法和個體特定網絡法,結合概率分布嵌入法和個體特定網絡法,提出了個體特定網絡概率分布嵌入動態(tài)網絡生物標志物綜合指標。(2)將上面的方法運用到三節(jié)點生物仿真系統(tǒng)、肝癌數(shù)據和腦腫瘤數(shù)據,利用MATLAB軟件模擬隨時間變化趨勢折線圖,均成功檢測出了臨界信號。另外根據肝癌和腦腫瘤動態(tài)網絡標志物利用STRING得到蛋白質交互網絡,用Cytoscape畫出全基因圓盤圖和標志物的翻轉圖,發(fā)現(xiàn)與實驗結果一致。最后把得到肝癌和腦腫瘤的動態(tài)網絡生物標志物進行KEGG富集分析和生存分析,找到一些信號通路以及發(fā)現(xiàn)其中有許多基因與癌癥的誘發(fā)和惡化有密切關系。
【圖文】：

2-1. 概率分布嵌入模型與個體特定網絡。(A) a 表示單變量系統(tǒng)在小噪聲下時，利SD 可以檢測預警信號。b 表示單變量系統(tǒng)在大噪聲下時，通過 CSD 無法檢測預警。c 表示通過矩展開，帶有大噪聲的觀測數(shù)據通過矩展開的方式轉變?yōu)楦呔S空間的聲分布數(shù)據，通過預測分布的動態(tài)行為，可以發(fā)現(xiàn) CSD 方法是有效的。d 表示可以的解釋為將原系統(tǒng)的大噪聲分解到升維的兩個矩平面，此時樣本 X 大噪聲動力系統(tǒng)成了小噪聲的矩樣本動力系統(tǒng)。(B)中表示當加入測試樣本的時候的個體特定網絡，以通過擾動網絡和參考網絡的相關系數(shù)差計算n P CC。.5 本章小結本章首先介紹臨界點的概念，然后從理論上分析了當動力系統(tǒng)靠近分岔點時的三質，即臨界慢化現(xiàn)象，當系統(tǒng)受到小擾動時可以用 CSD 來預測臨界信號。一方面，，復雜疾病來說，很難通過表達數(shù)據來檢測疾病的狀態(tài)，介紹了動態(tài)網絡標志物的概念

顯然很難通過圖上的信號預警出臨界信號。(b)對三節(jié)點系統(tǒng)通過概率嵌入法，將其矩展開到 2 階時，此時升維后的系統(tǒng)隨參數(shù) 的變化結果，其中可以結點 1和 4在參數(shù) P = 0的位置有明顯的信號。(c)圖形表示個體特定網絡標志物綜標 I SCI在參數(shù) P = 0時明顯的增加，即通過個體特定網絡在經過概率分布嵌入，計合指標可以很好的預警信號。26
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R735.7;R739.41;TN911.23

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本文編號：2600240