本文選題：復雜網(wǎng)絡 + 生物網(wǎng)絡��； 參考：《上海交通大學》2015年博士論文

【摘要】：網(wǎng)絡科學作為一門交叉學科,它的基本理論正滲透到從數(shù)理科學到生命科學、工程科學甚至社會科學等眾多學科中去。復雜網(wǎng)絡的研究引起了世界不同領域科學家的廣泛關注。對復雜網(wǎng)絡的定性和定量特征的認識和理解是網(wǎng)絡時代中一個重要而又具有挑戰(zhàn)性的課題。作為復雜網(wǎng)絡中一個重要特性,模塊結(jié)構(gòu)(或稱社團結(jié)構(gòu))是一個重要而又普遍存在的結(jié)構(gòu)特性。準確挖掘和分析模塊結(jié)構(gòu)對理解復雜網(wǎng)絡的演化、結(jié)構(gòu)和動態(tài)性都有著理論和實踐的意義。模塊結(jié)構(gòu)作為生物復雜網(wǎng)絡中的功能模塊組織形式,在生命科學領域中有著重要的意義。人們雖然提出很多有效的算法來分析功能模塊,如基于圖論的方法,基于隨機游走模型和譜聚類方法,但是這些方法在算法層面和生物網(wǎng)絡局限性上都存在一定的缺陷。面對這些問題,需要我們有針對性地研究并提出新的功能模塊挖掘方法。在本文中,我們主要研究了如何挖掘生物復雜網(wǎng)絡中的功能模塊,并探索了多樣性的功能模塊組織形式。首先,針對現(xiàn)有模塊分析算法存在的缺陷,提出一種衡量網(wǎng)絡中任意兩個結(jié)點的新相似性ISIM,依據(jù)這種新的相似性和層次聚類思想對生物網(wǎng)絡中的功能模塊進行挖掘,并利用新結(jié)點相似性進一步揭示了生物網(wǎng)絡中蛋白質(zhì)復合物的層次性和功能模塊的多尺度性。為了避免生物網(wǎng)絡不完備性帶來的影響,我們通過融合多條件下基因共表達譜數(shù)據(jù)構(gòu)建完備的基因共表達網(wǎng)絡,進而分析功能模塊。接下來,我們突破模塊結(jié)構(gòu)是生物復雜網(wǎng)絡中功能單元的唯一組織形式這一概念,在生物網(wǎng)絡上發(fā)現(xiàn)一種新的功能模塊組織形式,Bi-sparse功能模塊。并相應地提出一種能同時挖掘高聚合和稀疏功能模塊的二叉樹搜索方法。最后,通過大規(guī)模網(wǎng)絡的統(tǒng)計分析,深入研究了Bi-sparse模塊的一些特性。因此,本文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點主要包括以下幾個方面:(1)為了有效地克服現(xiàn)有功能模塊挖掘方法的缺點,我們使用受限的隨機游走模型,提出一種新的轉(zhuǎn)移概率矩陣,進而定義一種新的結(jié)點相似性ISIM來衡量網(wǎng)絡中任意兩個結(jié)點之間的距離。新的結(jié)點相似性有三個良好的特性,一是它能成功地融合網(wǎng)絡的全局和局部拓撲信息;二是新結(jié)點相似性不僅能有效地衡量兩個結(jié)點之間的距離,而且能捕捉到兩個結(jié)點在網(wǎng)絡中的拓撲結(jié)構(gòu);三是它是在一個收斂的空間定義結(jié)點相似性,因此,在一系列不完備和含有噪聲的生物網(wǎng)絡中,具有良好的穩(wěn)定性和魯棒性。使用新結(jié)點相似性和層次聚類思想,可以有效地分析生物復雜網(wǎng)絡中的功能模塊。首先,我們使用新結(jié)點相似性產(chǎn)生網(wǎng)絡的相似性矩陣。然后,使用層次聚類思想建立網(wǎng)絡模塊的樹狀結(jié)構(gòu)。最后,選擇合理的目標函數(shù)自動地挖掘網(wǎng)絡中的功能模塊。在此基礎上,通過改變新結(jié)點相似性中的調(diào)節(jié)因子,本文又提出一種新的方法(isimb方法)揭示生物網(wǎng)絡中蛋白質(zhì)復合物的層次結(jié)構(gòu)和功能模塊的多尺度特性。與現(xiàn)有的模塊挖掘方法相比,基于新結(jié)點相似性的方法是一個無參數(shù)的方法,它能自動地確定網(wǎng)絡中模塊的個數(shù)。使用它挖掘到的模塊不僅與真實的功能模塊結(jié)構(gòu)獲得更好的匹配,而且能有效克服生物網(wǎng)絡不完備性的缺陷。與單尺度的方法相比,本文創(chuàng)新性地把模塊多尺度概念引入到生物網(wǎng)絡中蛋白質(zhì)復合物和功能模塊的挖掘,這種新的理念不僅能成功地預測蛋白質(zhì)復合物及其層次特性,而且能從具體到一般的視角揭示功能模塊的動態(tài)過程。(2)針對生物網(wǎng)絡的不完備特性和基因共表達的不傳遞性,本文提出一種新的方法檢測基因共表達網(wǎng)絡中的功能模塊。這種方法首先融合不同條件下基因共表達譜數(shù)據(jù)構(gòu)建完備的基因共表達網(wǎng)絡,隨后使用最大團算法挖掘網(wǎng)絡中的功能模塊。這種新的方法與其它方法相比,預測的結(jié)果有較強的生物功能相似性。通過轉(zhuǎn)錄和調(diào)控關系分析,預測功能模塊中的基因有較高的概率被同一個轉(zhuǎn)錄因子所調(diào)控,從而為構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡提供豐富的結(jié)果。(3)傳統(tǒng)的生物網(wǎng)絡中功能模塊的挖掘都是基于高聚合的模塊結(jié)構(gòu)是功能模塊組織的唯一形式。然而,這個結(jié)論在生物網(wǎng)絡中,特別是在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡中存在可疑性。因此,我們發(fā)現(xiàn)一種與高聚合模塊不同的bi-sparse模塊,然后結(jié)合二叉樹理論和矩陣論提出一種新的方法(bts方法)來挖掘兩種類型的功能模塊。bts方法在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡中挖掘的高聚合模塊和bi-sparse模塊都組成功能單元。與其它的方法相比,bts方法具有良好的性能:一是不需要預先設置模塊的個數(shù);二是挖掘的高聚合模塊和Bi-sparse模塊都具有顯著性的生物功能相似性。(4)我們把高聚合模塊和Bi-sparse模塊作為功能單元的組織形式共存于同一網(wǎng)絡中,這一概念進行泛化。我們整理了四種類型共25個網(wǎng)絡,用BTS方法對25個網(wǎng)絡中的模塊進行分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):(a)Bi-sparse模塊具有普遍性;(b)在社會網(wǎng)絡中,Bi-sparse模塊中的人們充當著經(jīng)紀人的角色,負責協(xié)調(diào)不同群體之間的矛盾,促進信息、技術(shù)和知識的交流等作用;在計算機軟件網(wǎng)絡中,Bi-sparse模塊中的結(jié)點具有相似的軟件包屬性;在生物復雜網(wǎng)絡中,Bi-sparse模塊中的蛋白質(zhì)或基因具有顯著性的功能相似性;(c)復雜網(wǎng)絡中的Bi-sparse模塊擁有一些特性:一是Bi-sparse模塊和高聚合模塊相比,Bi-sparse模塊含有的結(jié)點較少;二是Bi-sparse模塊在不同類型的網(wǎng)絡中,具有一定的偏好性;最后,存在復雜網(wǎng)絡中的Bi-sparse模塊有兩種明顯的拓撲結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:As a cross discipline, the basic theory of network science is permeating from mathematical science to life science, engineering science and even social science. The research of complex networks has aroused wide attention of scientists in different fields of the world. The understanding and understanding of the qualitative and quantitative characteristics of complex networks is the network age. An important and challenging task. As an important characteristic of complex networks, modular structure (or community structure) is an important and universal structural feature. It is of theoretical and practical significance to understand the evolution, structure and dynamics of complex networks. The organizational form of functional modules in complex biological networks is of great significance in the field of life science. Although many effective algorithms are proposed to analyze functional modules, such as the method based on graph theory, based on random walk model and spectral clustering method, these methods have some limitations on both the algorithm level and the biological network. In the face of these problems, we need to study and propose new functional module mining methods. In this paper, we mainly study how to excavate functional modules in the complex biological network and explore the functional modules of diversity. Firstly, we propose a kind of defects in the existing module analysis algorithm. The new similarity ISIM of any two nodes in the network is measured. Based on this new similarity and hierarchical clustering idea, the functional modules of the biological network are excavated, and the hierarchy of protein complexes and the multi-scale of functional blocks in biological networks are further revealed by the similarity of new nodes. We build a complete gene co expression network by fusion of multi condition gene coexpression data and analyze functional modules. Next, we break through the concept of modular structure as the only organizational form of functional units in a biological complex network, and a new functional module is found on the biological network. A two fork tree search method which can simultaneously excavate high aggregation and sparse function modules is proposed. Finally, some characteristics of the Bi-sparse module are deeply studied through statistical analysis of large-scale networks. Therefore, the research content and innovation points of this paper include the following aspects: (1) to be effective. In order to overcome the shortcomings of existing functional module mining methods, we use the restricted random walk model and propose a new transfer probability matrix, and then define a new node similarity ISIM to measure the distance between any two nodes in the network. The new node similarity has three good properties, one is that it can successfully fuse the network. The two is that the new node similarity can not only effectively measure the distance between the two nodes, but also capture the topology of the two nodes in the network; three is that it is in a convergent space to define the node similarity. Therefore, it is good in a series of incomplete and noisy biological networks. Stability and robustness. Using the new node similarity and hierarchical clustering idea, we can effectively analyze the functional modules in the biological complex network. First, we use the new node similarity to generate the similarity matrix of the network. Then, we use the hierarchical clustering idea to establish the tree structure of the network module. Finally, select the reasonable target function self. In this paper, a new method (isimb method) is proposed to reveal the multi-scale characteristics of the hierarchical structure and functional modules of the protein complex in the biological network. Compared with the existing module mining methods, the new node similarity is based on the new node similarity. The method is a non parametric method, it can automatically determine the number of modules in the network. The modules used to use it not only get better matching with the real functional module structure, but also can effectively overcome the defects of the incompleteness of the biological network. Compared with the single scale method, this paper innovatively introduces the concept of multi scale module to the module. To the mining of protein complexes and functional modules in biological networks, this new concept can not only successfully predict protein complex and its hierarchical characteristics, but also reveal the dynamic process of functional modules from a specific to general perspective. (2) this paper proposes that the incompleteness of the biological network and the non transmissibility of gene Co expression are proposed in this paper. A new method is used to detect the functional modules in the gene co expression network. This method first constructs a complete gene coexpression network with the gene coexpression data under different conditions, and then uses the maximum group algorithm to mine the functional modules in the network. This new method has a strong biological function compared with other methods. Similarity. Through the analysis of transcriptional and regulatory relationships, it is predicted that the high probability of genes in functional modules is regulated by the same transcription factor, thus providing rich results for the construction of gene regulation network. (3) the mining of functional modules in traditional biological networks is the only form of functional module organization based on the modular structure of high cohesion. However, this conclusion is doubtful in biological networks, especially in the protein interaction network. Therefore, we find a Bi-Sparse module different from the high aggregation module, and then combine the two forked tree theory and the matrix theory to propose a new method (BTS method) to mine the two types of functional modules.Bts method in the protein. The high aggregation modules and Bi-Sparse modules, which are excavated in the mass interaction network, make up functional units. Compared with other methods, the BTS method has good performance: first, it does not need to set the number of modules in advance; two the high aggregation module and the Bi-sparse module of the mining have significant biological function similarity. (4) we have high aggregation. Modules and Bi-sparse modules coexist in the same network as the organizational form of functional units. This concept is generalized. We collate four types of 25 networks and analyze the modules in the 25 networks by BTS method. The result is that (a) Bi-sparse module is universal; (b) in the social network, people in the Bi-sparse module are filled. In the role of broker, it is responsible for coordinating the contradictions among different groups and promoting the communication of information, technology and knowledge; in the computer software network, the nodes in the Bi-sparse module have similar software package properties; in the complex biological network, the protein or gene in the Bi-sparse module has significant functional similarity; (c) Bi-sparse modules in complex networks have some characteristics: first, compared to the Bi-sparse module and the high aggregation module, the Bi-sparse module contains less nodes; two, the Bi-sparse module has a certain preference in different types of networks; finally, there are two distinct topological structures in the Bi-sparse module in the complex network.

【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5

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本文編號：1871370