【摘要】：在生物信息學(xué)的研究中,疾病和健康個(gè)體在微生物方面的差異對探討疾病機(jī)理和優(yōu)化治療方案有重要意義。在數(shù)學(xué)角度來看,這主要表現(xiàn)為微生物豐度的差異和微生物之間相互作用強(qiáng)度的差異。本論文基于11組不同處理的小鼠腸道內(nèi)微生物豐度的時(shí)間序列數(shù)據(jù),運(yùn)用概率論、微分方程和概率圖模型,來研究各種微生物豐度的置信區(qū)間和它們在各種中藥影響下的顯著性變化趨勢;同時(shí),也應(yīng)用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等算法來發(fā)現(xiàn),在中藥作用之下哪些微生物之間的互作得以加強(qiáng),哪些互作得以削弱,并分析其可能的原因。詳細(xì)來說,第一,本文以經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中正態(tài)分布總體均值的置信區(qū)間相關(guān)知識(shí)為基礎(chǔ),提出了一套在不同實(shí)驗(yàn)條件下,研究實(shí)驗(yàn)對象是否發(fā)生顯著性變化的分析方法,并依此給出了在中藥作用的條件下,微生物豐度變化的統(tǒng)計(jì)顯著性。第二,為了比較各種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法(fastLSA、SPIEC-EASI、CoNet、靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò))的優(yōu)劣(Sensitivity、Specificity、Precision、F1 score、Accuracy、Matthews Correlation Coefficient),我們還專門構(gòu)建了微生物豐度時(shí)間序列的模擬算法和程序,以Scale-free網(wǎng)絡(luò)為模板,利用廣義Lotka-Volterra方程模擬產(chǎn)生了2000組包含70個(gè)微生物和20個(gè)時(shí)間點(diǎn)的微生物時(shí)間序列豐度數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法的效果,我們發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法具有突出的Specificity、Sensitivity和Accuracy。第三,本文編寫了動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建軟件,對11組小鼠腸道微生物時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別建網(wǎng);并根據(jù)互信息的大小,發(fā)現(xiàn)了在不同藥物作用下,關(guān)聯(lián)性顯著變化的重要微生物的節(jié)點(diǎn)對;最后利用數(shù)學(xué)和化學(xué)中的順連和分連的思想,基于KEGG數(shù)據(jù)庫和中藥有效成分,給出了關(guān)聯(lián)性存在差異的可能原因。
【圖文】：

10圖2-1 置信區(qū)間分析結(jié)果圖圖 2-1 的下圖展示了每種微生物的置信區(qū)間結(jié)果（只展示區(qū)間長度大于 0.1 的置信區(qū)間結(jié)果），上圖的熱圖每一行代表一種中藥，每一列代表一種微生物，灰色方格代表對應(yīng)中藥組“處理組”的樣本點(diǎn)均值（以下稱均值）在“對照組”樣本點(diǎn)估計(jì)的置信區(qū)間（以下稱置信區(qū)間）之內(nèi)，，紅色方格代表均值落在置信區(qū)間的左側(cè)，黑色方格代表均值落在置信區(qū)間的右側(cè)。表 2-5 展示了豐度顯著增加的那些微生物，并且標(biāo)明了是在哪種中藥作用下增加的，同時(shí)也給出了增加顯著性的 p 值，表 2-6 展示了豐度顯著減少的那些微生物，并且標(biāo)明了是在哪種中藥作用下減少的，同時(shí)給出了減少顯著性的 p 值

3.5 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建推理算法比較結(jié)果基于模擬生成的2000組微生物時(shí)間序列豐度數(shù)據(jù)，我們比較了靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，fastLSA，SPIEC-EASI 和 CoNet 的優(yōu)劣，看看它們能否正確各各模擬微生物之間的相互作用關(guān)系，也就是能否正確各各廣義 Lotka-Volterra 方程中的系數(shù)矩陣相對應(yīng)位置是 0 還是 1。也即將各各兩個(gè)物種之間是否有相互作用的問題轉(zhuǎn)化成了一個(gè)二分類的問題。對于每一種算法，我們都計(jì)算了它們的 Sensitivity,Specificity, Precisicion, F1 score, Accuracy 和 MCC，具體結(jié)果如圖 4-1 所示。動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法具有突出的 Specificity、Sensitivity 和 Accuracy。此外，貝葉斯算法的F1 score 和 MCC 也與其他算法之間也存在可比性。
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：Q811.4

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本文編號(hào)：2617673