隨著生物科學(xué)技術(shù)的不斷研究發(fā)展,免疫治療已應(yīng)用于腫瘤、自身免疫性疾病等復(fù)雜疾病治療過程中。疾病的發(fā)生是多基因間的復(fù)雜相互作用的結(jié)果,孤立地研究單個基因及其表達往往不能夠確切地反映疾病發(fā)生、轉(zhuǎn)移等內(nèi)在規(guī)律,因此在后基因組時代,研究整個基因組的功能和動態(tài)變化規(guī)律是疾病免疫治療中的研究熱點之一。而通過基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模有助于理解免疫系統(tǒng)中與疾病相關(guān)基因及其產(chǎn)物的生成過程和調(diào)控關(guān)系、疾病發(fā)生的原理和過程,從而實現(xiàn)對疾病的整體認識�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模在疾病治療的發(fā)現(xiàn)診斷、控制和治療,藥物的篩選和研制方面都能做出貢獻,對人類疾病預(yù)防及健康具有重要的影響。因此,通過基因表達數(shù)據(jù)構(gòu)建出基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)基因之間的調(diào)控關(guān)系,尋找靶向基因,成為目前在疾病免疫治療研究中的基礎(chǔ)和熱點。但是由于現(xiàn)在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型種類多、計算復(fù)雜,需要更多的改進優(yōu)化研究。比較了現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)模型后,選擇貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模的基礎(chǔ)模型。并通過對免疫算法的調(diào)研,發(fā)現(xiàn)免疫算法能夠較好地解決NP-hard難題,受此啟發(fā),改進了免疫算法,提出了用改進型免疫算法學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法,提高了構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確率... 

【文章來源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖

免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究8圖2-1免疫治療基因調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)圖基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模是通過對基因表達數(shù)據(jù)的處理分析，尋找最能代表數(shù)據(jù)間聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)圖。由于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜，在建模時會對其進行簡化處理，一般表示為圖模型或網(wǎng)絡(luò)的形式。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上看可將其簡化成由節(jié)點和邊組成的有向圖結(jié)構(gòu)，如圖2-2所示。圖2-2基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)簡化圖圖中的圓圈表示節(jié)點，節(jié)點表示調(diào)控網(wǎng)絡(luò)元素，如基因、蛋白質(zhì)等；邊表示生物分子間的調(diào)控關(guān)系，有向邊表示調(diào)控增強作用，即誘導(dǎo)其它基因進行轉(zhuǎn)錄，末端有短線的有向邊表示表達抑制作用，即抑制其它基因轉(zhuǎn)錄的活性。2.3免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建近年來，已有各式各樣的數(shù)學(xué)模型被應(yīng)用于逆向工程的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模研究過程中，這些模型都對真實的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在不同程度上進行了抽象化處理。其中，比較典型的有關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、布爾網(wǎng)絡(luò)模型、線性組合

免疫治療貝葉斯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模與免疫算法優(yōu)化研究10時間點t時的基因表達，右邊為對應(yīng)的時間點t1時的基因表達。圖2-3布爾網(wǎng)絡(luò)模型布爾網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)點在于其簡單性和直截了當(dāng)性，速度快，效率高。此外，布爾網(wǎng)絡(luò)還應(yīng)用了時間離散和同步更新。但是對于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模來說只是一種簡化的離散模型，對網(wǎng)絡(luò)的模擬較為粗糙，將基因的狀態(tài)值只定性為表達和不表達兩種，忽視了各基因表達水平的差異，不符合實際基因表達的連續(xù)性過程，僅僅使用邏輯規(guī)則來推斷基因表達容易造成錯誤的結(jié)果。因此，不選用此網(wǎng)絡(luò)模型進行改進，以設(shè)計免疫治療基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。2.3.2線性組合模型和加權(quán)矩陣模型的建模方法分析線性組合模型和加權(quán)矩陣模型都是連續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型，它們比較相似，經(jīng)常被歸為一類，即“粗網(wǎng)模型”。原因是，在這兩種模型中，一個基因的表達值都是其他基因表達值的加權(quán)和[25-27]，可表示為：1()()niijjjxtwxt（2-3）式中，ijw表示基因i、j間的調(diào)控關(guān)系，若0ijw則基因j對基因i表達有激勵作用，若0ijw則基因j對基因i的表達有抑制作用，若0ijw時表示基因j對基因i不存在調(diào)控作用。線性組合模型中，通常采用線性差分方程組的形式描述基因表達水平隨時間的連續(xù)變化趨勢，分析各個基因的表達行為，并且表現(xiàn)出了基因表達數(shù)據(jù)的連續(xù)性特點，能很好的擬和基因表達實驗數(shù)據(jù)[27]。加權(quán)矩陣模型區(qū)別于線性組合模型的地方是多了一次基因i最終轉(zhuǎn)錄響應(yīng)的非線性影射過程，非線性影射函數(shù)多使用Sigmoid函數(shù)表示：

【參考文獻】：
期刊論文
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