下载文档原格式
基因共表达网络的构建及其相关性分析近年来，随着高通量技术的发展，基因数据的产出速度也在不断加快。
然而，单个基因的研究往往无法发现复杂疾病背后的机制，而对基因共表达网络的构建及其相关性分析能够探索基因之间的相互作用，从而揭示得疾病的本质。
基因共表达网络是指通过计算基因表达量的相似性，将基因相互联系起来形成的网络。
与传统的研究方式不同，基因共表达网络将基因看做一个整体，旨在研究基因的相互影响，从而更好地理解生物系统的复杂性。
当前，基因共表达网络已被广泛地应用于多种研究领域，比如疾病筛选、药物开发、基因调控网络的重构等。
构建基因共表达网络的基本步骤包括数据预处理、基因表达数据标准化、基因表达相关系数计算、筛选相关性达到一定标准的基因，并将它们构成一个网络图等。
常用的数据预处理方法包括质量控制、归一化、去除批次效应等。
目前主要有Pearson相关系数、Spearman相关系数和互信息等方法用于基因表达的相关系数计算。
在筛选相关性较高的基因时，常用的方法有阈值法、P值法、False Discovery Rate（FDR）法或者公认的基因相关模型等。
基因共表达网络分析不仅关注单个基因，更重视整体上基因之间的协同作用与相互关联，需要从全局的角度去探究基因网络中的基因间相互作用关系。
基因网络分析的主要内容包括度数分布、节点中心性、聚类分析和模块检测。
节点度数分布是指节点在整个网络中的连接数分布状况，通常用来表征网络的复杂性和稳健性。
而节点中心性能够评估各个节点在网络中的重要性，并说明节点在整个网络结构中所处的位置。
常见的节点中心性指标包括度中心性、介数中心性、接近中心性等。
聚类分析是基于节点的相似性来讲整个网络划分成若干个子网络并对其进行进一步分析的一种方法。
聚类分析可以使得相似的基因或样本聚集在一起，方便对其进行进一步的生物学研究。
常见的聚类算法包括Hierarchical Clustering和K-Means 算法等。
基因表达调控人体拥有数以亿计的细胞，每个细胞都包含着特定的基因，这些基因的表达不仅决定了细胞的特异性，也影响了整个生物体的功能与特征。
不同的基因相互作用，形成了一个复杂的调控网络，对此，科学家们长期以来一直在探索和研究基因表达的调控机制。
基因表达调控是指调控基因转录、翻译和调控RNA降解的过程，它涉及到复杂的信号转导网络、与环境因素的相互作用以及多种调控因素的介入。
正常的基因表达调控对维持生命各种生理活动的平衡、保持内环境的稳定非常关键，而对基因表达的异常调控则可能导致各种疾病的发生。
基因调控的级别及其调控因素在细胞内，基因表达调控不仅可以环式在转录层面上进行，还可以在翻译和降解的过程中发生调控。
基因调控的不同级别涉及到不同的调控因素。
在转录层面上，调控因素包括启动子、转录因子、顺式作用元件（enhancer）和转录抑制子等。
启动子是一个调节序列，它位于转录起始点上游，是绝大部分基因转录活性的核心调节元件。
转录因子是能与启动子结合调节基因表达的蛋白质，它们通过转录因子结合位点（TFBS）结合到基因的启动子上。
顺式作用元件（enhancer）是存在于启动子上游的区域，同样可以调节转录水平。
转录抑制子在基因表达中也有重要作用，它可以与特定的转录因子结合，从而抑制这些转录因子的活性。
在翻译层面上，基因表达的调控涉及到的因素则主要包括翻译起始因子、翻译抑制蛋白和非编码RNA等。
有些基因的调控发生在RNA合成和剪接过程中，通过该机制细胞可以控制如何转录RNA。
这涉及到的转录因子、RNA剪接因子等一系列调控因素。
基因表达调控的主要机制由于基因调控的机制非常复杂，科学家一直在试图破译其中的秘密。
下面介绍基因表达调控的几种常见机制。
1. DNA甲基化DNA甲基化是一种重要的表观遗传学机制，它通过加入甲基基团而改变DNA分子结构，影响基因的活性。
DNA甲基化通常在甲基转移酶的介导下进行，对基因的表达起到关键作用。
生物信息学在基因调控研究中的应用在生物学领域，基因调控是指细胞在不同环境条件下激活或抑制特定基因的过程。
这个过程涉及到复杂的分子交互和细胞信号传递。
随着生物信息学的发展，研究人员开始利用计算机和大数据分析来解析基因调控网络，以寻找关键调控因子和机制。
本文将探讨生物信息学在基因调控研究中的应用，并介绍相关的分析方法和工具。
一、基因调控网络分析基因调控网络描述了基因与调控因子之间的相互作用关系。
通过生物信息学方法可以构建基因调控网络，并在此基础上进行进一步的分析和预测。
例如，研究人员可以根据已知的基因表达数据和转录因子结合位点数据构建转录因子-基因调控网络。
然后，利用网络分析算法，如节点中心性分析和模块检测，可以鉴别出关键的调控因子和模块化的调控子网。
这些信息有助于深入理解基因调控的动态过程，并为进一步的实验设计提供重要参考。
二、基因表达谱分析基因表达谱是指在特定条件下细胞内各个基因的表达水平。
生物信息学所提供的高通量测序技术使得大规模基因表达谱的获取成为可能。
通过分析基因表达谱，研究人员可以鉴别出参与基因调控的主要通路和关键调控因子。
例如，差异表达基因分析通过比较不同条件下的基因表达谱变化，可以发现在特定条件下显著改变的基因。
此外，共表达网络分析可以将基因根据其表达模式进行分类，鉴别出共同调控的基因集合。
这些方法为研究人员提供了深入挖掘基因调控机制的新途径。
三、转录因子结合位点分析转录因子结合位点是转录因子与DNA结合的特定序列。
通过生物信息学分析，研究人员可以预测和鉴定转录因子结合位点，并进一步分析不同条件下的转录因子结合模式。
例如，通过富集实验和测序技术，可以确定特定转录因子在基因组中的结合位点。
然后，通过序列比对和富集分析，可以预测其他转录因子的结合位点，并进一步分析转录因子结合位点的功能和调控模式。
这些分析为理解基因调控的分子机制提供了重要线索。
四、重构基因调控网络模型在基因调控研究中，研究人员常常利用生物信息学方法重构基因调控网络模型。
合成生物学专业所属一级学科-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：合成生物学是一门新兴的跨学科学科，结合了生物学、工程学、化学和数学等多个领域的知识和技术，旨在设计、构建和调控具有新功能的生物系统。
合成生物学致力于将工程思维和方法应用于生物学研究，通过合成和改造生物体的基因组，创造出能够执行特定任务的生物系统。
在过去的几十年里，合成生物学取得了巨大的进展，并在多个领域展现出了巨大的潜力。
通过合成生物学的研究，我们可以重新设计和构建生物系统，以实现特定的功能和任务。
这涉及到合成新的生物体、设计新的基因组、优化代谢途径以及改造细胞信号传导等方面的内容。
合成生物学的应用领域非常广泛，包括但不限于能源生产、药物研发、环境保护、农业生产和生命科学研究等。
通过合成生物学的方法，我们可以开发出更高效、环保、可持续的生产工艺，生产更多、更好的药物和化学品，解决重大的环境和社会问题。
然而，合成生物学的发展离不开对基础概念的深入理解和掌握。
本文将重点介绍合成生物学的基础概念，包括基因工程技术、基因组编辑、合成基因组设计、工程生物学和计算生物学等方面的内容。
通过对这些基础概念的介绍，读者将能够更好地理解合成生物学的原理和应用。
在接下来的章节中，我们将详细介绍合成生物学的背景知识以及其基础概念，希望读者通过本文的阅读，能够对合成生物学有一个全面而深入的了解。
同时，我们也将展望合成生物学的未来发展，并讨论其在解决重大科学和社会问题方面的潜力。
文章结构部分是对整篇文章的概括性描述，它主要介绍了本文分为哪些大的章节和小的子章节，并简要说明每个章节的内容和目的。
在本文中，文章结构可以使用以下的内容进行描述：文章结构部分的内容如下：本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
1. 引言部分1.1 概述在这一部分，将简要介绍合成生物学专业的背景和相关的基本概念，以及合成生物学在生物科学领域中的作用和重要性。
1.2 文章结构在这一部分，将详细说明本文的组织结构和每个章节的主要内容。
系统生物学中基因调控网络重构与模拟研究系统生物学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，它致力于研究生物系统中各个组成部分之间的相互作用，以及这些相互作用对整个系统功能的影响。
在系统生物学研究的范畴中，基因调控网络是一个重要的研究方向。
本文将从基因调控网络的重构和模拟研究两个方面探讨系统生物学的相关内容。
基因调控网络重构是指通过实验数据获取和分析，构建生物系统中基因之间相互作用关系的过程。
对于基因调控网络的重构，研究人员一般采用两种主要的方法：实验测量和计算模拟。
实验测量方法是系统生物学中基因调控网络重构的基础。
通过利用现代生物学技术，如基因芯片和高通量测序等，可以测量和检测在不同条件下基因的表达水平。
这些实验数据可以提供基因在特定条件下的表达模式，并通过分析这些数据，构建基因调控网络。
例如，通过将同一生物在不同生长阶段或环境条件下的基因表达数据进行聚类分析，可以鉴定出具有相似调控模式的基因群，从而推断它们之间可能存在相互作用或调控关系。
计算模拟方法是基因调控网络重构的另一种常用方法。
与实验测量相比，计算模拟方法可以更好地模拟和预测基因调控网络的行为。
通过使用数学模型和计算机模拟，可以分析基因之间的相互作用关系，并预测基因表达模式的变化。
例如，通过建立动态数学模型来描述基因调控的动态过程，可以模拟基因表达水平的变化，并预测基因调控网络在不同条件下的稳定性和可行性。
基因调控网络的模拟研究是系统生物学的核心内容之一。
通过模拟基因调控网络的行为，可以更好地理解基因调控网络在不同条件下的动态变化规律，以及这些变化对生物系统功能的影响。
在基因调控网络的模拟研究中，研究人员通常使用动态数学模型来描述基因调控过程。
这些模型可以包括一组微分方程或差分方程，用于描述基因表达量随时间的变化。
通过对这些方程进行数值求解，可以模拟基因调控网络在不同条件下的动态变化过程。
此外，还可以利用网络拓扑分析方法，对基因调控网络的结构特征进行研究。
基因编辑技术在人工合成生物学中的应用简介：基因编辑技术是一种能够精确修改生物体基因组的革命性技术。
自从发现和开发出这项技术后，基因编辑已经在多个领域引起了广泛的关注和应用，其中之一就是人工合成生物学。
人工合成生物学是一门致力于设计和构建人工合成生命体的学科，而基因编辑技术则为人工合成生物学研究和实践提供了强大的工具和方法。
本文将探讨基因编辑技术在人工合成生物学中的应用。
一、基因编辑技术在合成基因的构建中的应用合成基因是指通过人工合成的方法构建的完全人造的DNA序列。
基因编辑技术通过对基因组的精确修改，能够快速且高效地生成各种合成基因。
利用基因编辑技术，研究人员可以针对特定的基因进行点突变、插入或删除，以实现特定的功能目标。
例如，在设计合成生命体的过程中，研究人员可以利用基因编辑技术从天然存在的生物体中获取有价值的基因序列，并将其组合到合成基因中，以实现新的生物合成路径或产物生产。
二、基因编辑技术在创造新功能基因的应用基因编辑技术不仅可以用于合成基因的构建，还可以用于创造新的功能基因。
通过精确控制基因组的修改，研究人员可以改变生物体的性状和功能，从而创造出新的具有特殊功能的生物体。
例如，研究人员可以利用基因编辑技术将水生植物的光合作用基因导入陆生植物，使其具备水中光合作用的能力。
这种能力的引入对于改善陆地生态系统的光合作用效率具有重要意义。
三、基因编辑技术在优化代谢途径的应用人工合成生物学的一个重要目标是优化微生物代谢途径，以实现高效、低成本的产物生产。
基因编辑技术在这一领域发挥了重要作用。
通过精确修改微生物基因组中关键的代谢途径基因，可以实现对微生物的代谢网络进行重构和升级。
例如，研究人员可以利用基因编辑技术删除或增加某些代谢途径中的关键基因，使微生物能够更高效地转化底物为目标产物。
这种优化代谢途径的方法不仅可以提高产量和纯度，还可以降低废物生成和副产物积累，从而实现更可持续的生产方式。
四、基因编辑技术在研究基因功能的应用除了在人工合成生物学中的应用外，基因编辑技术还可以用于研究基因的功能和作用机制。
生物计算与系统生物学随着科技的迅速发展，生物计算和系统生物学正成为生物领域研究的重要方向。
这两个领域的交叉和融合，将大大促进对生命科学的深入理解和探索。
本文将分别探讨生物计算和系统生物学的概念、应用和未来发展。
一、生物计算生物计算是利用数学模型、计算机模拟等方法，对生物体及其组织、器官、细胞、分子等进行研究的学科。
生物计算研究的对象包括生物产生、维持、发展和变化的机制、生物遗传、表达、调节和控制的规律、以及生物信息的获取、处理和存储等。
在生物计算中，数据获取和处理是重要环节。
目前，高通量测序、高通量蛋白质组学、高通量代谢组学等技术的快速发展，为生物数据的获取提供了强有力的保障。
同时，数据处理算法和工具也不断更新和完善，如基因组注释、蛋白质结构预测、基因调控网络重构等，都为有效利用生物数据提供了保障。
此外，生物计算的应用也越来越广泛。
例如生物医学研究、药物筛选、农业生产等方面，都需要生物计算的支持。
其中，生物医学研究是生物计算应用最为突出的一个方面。
通过生物计算方法，可以研究人体疾病的发病机制、诊断与治疗方法等问题，为生物医学领域的发展提供了有力的支持。
二、系统生物学系统生物学是研究生物系统的结构、功能、行为及其真实反应机制的新兴交叉学科。
系统生物学主要采用生物计算和数学建模等方法，对生物系统进行建模、分析和模拟，从而深入理解生物体系的本质和规律。
系统生物学的核心思想在于“整体论”，即将生物体系看作一个独立的整体，而非分离的个体，从而更加全面和深入的研究生物体系。
同时，系统生物学也倡导“定量论”，即将生物系统的研究从定性描述转化为定量描述，以实现对生物体系的更加精准和深度的理解。
在系统生物学的应用中，生物网络分析是一个重要的方向。
通过构建、模拟和分析生物网络，可以揭示生物系统的结构与功能的相互联系，从而有助于了解生物系统的整体行为和其内部机制。
另外，生物网络分析也可以应用于地球环境保护、食品安全、纳米科技等多个领域，为人类社会的可持续发展做出贡献。
基因组结构与功能的进化机制随着现代科技的发展，人们对基因组的了解越来越深入。
基因组是指生物体内所有基因序列的总和，是生命的基础和载体。
基因组的结构与功能众所周知，是生物进化的重要标志，也是生物多样性的重要来源。
基因组的进化机制是什么呢？下面我们来探讨一下基因组结构与功能的进化机制。
一、基因组结构的进化机制基因组的结构包括基因的排列、数量、长度、组成等。
基因组结构的进化机制主要有以下几种：1. 基因重复基因的重复是指同一个基因或部分基因在同一基因组内重复出现的现象。
基因重复是生物进化过程中的一个重要机制，它能够增加基因组的多样性和可塑性，推动基因家族的形成和发展。
2. 基因片段的移动和删除基因片段的移动和删除是指基因组内一些基因或基因片段的移位或删除。
这种现象在真核生物中较为普遍，特别是在中等重复序列和转座子基因中。
3. 基因重组基因重组是指基因组内两个相同或不同染色体之间，或同一染色体内两段DNA序列之间的重组。
基因重组可以重新组合信息，产生新的基因组构型，增加生物的适应性和可塑性。
4. 染色体的数目和形态变化染色体的数目和形态的变化是指生物的染色体数目和形态在进化过程中的改变。
这种现象常常出现在真核生物中，比如人类染色体的二倍体和四倍体。
二、基因组功能的进化机制基因组的功能主要包括基因的表达和调控、编码蛋白质等。
基因组功能的进化机制主要有以下几种：1. 基因剪接基因剪接是指在基因转录过程中，一种含有多个外显子的前体mRNA被切割和剪接成为一个或多个较短的成熟mRNA的过程。
基因剪接能够增加基因组结构多样性和蛋白质功能多样性，是真核生物基因组功能进化的重要机制之一。
2. 新基因产生新基因是指在基因组进化过程中由基因重复、转座和基因重组等机制产生的新基因序列。
新基因的产生能够增加生物的适应性和多样性，并为生物进化提供更多的潜在资源。
3. 基因家族扩张基因家族是指同源基因的集合，这些基因往往在基因组中的位置相近，具有相似的结构和生物学功能。
基因调控网络和蛋白质相互作用网络的构建及其生物学意义基因调控网络和蛋白质相互作用网络是生命科学领域中的两个重要概念。
它们的构建是帮助我们理解和探究生命现象的重要手段。
同时，也从不同层次帮助我们理解细胞和生物的复杂机制。
本文将讨论这两个概念及其生物学意义。
基因调控网络（Gene Regulatory Network, GRN）是指由一组调控基因表达的信号通路组成的网络。
基因表达的过程中，会产生许多RNA和蛋白质，从而影响细胞的各种功能。
这一过程涉及到上游因子、转录调节因子、miRNA等，构成一个复杂的调控网络。
GRN的构建能够帮助我们了解个体发育、生长、分化、细胞命运决策等生物学过程。
GRN构建的关键在于了解基因之间的相互作用和调节，这就需要对基因表达过程的生物学机制有深入的理解。
一些高通量实验技术，如转录组测序和染色质免疫共沉淀（ChIP），可以用来确定基因调控关系。
同时，一些数学模型也可以用来描述和预测GRN中基因之间的丰富关系。
通过对基因调控网络的重构和分析，生物学家们可以更好地了解基因之间的相互作用，深入探究细胞与生命现象的本质。
与GRN不同的是，蛋白质相互作用网络（Protein-Protein Interaction Network, PPI）是描述蛋白质之间相互作用的一类网络。
蛋白质是生物体内大量功能重要的分子。
除了直接参与信号传导、代谢、转录等生物学过程外，它们也能够相互作用，形成复杂的PPI网络。
这种网络的构建有助于探究不同蛋白质之间的作用、类比和相似性，以及生物体内各种物质代谢、信息传递方式的本质。
在构建PPI网络时，需要在实验数据和计算模型的帮助下，确定蛋白质之间的相互作用。
现有的PPI网络，可以帮助研究人员更好地了解生物体内各种复杂的生物学过程，如信号传递、代谢调节、组织发生与分化等。
同时，PPI网络也可以用于构建分析因果鉴别模型，来预测蛋白质复合物及其功能，并预测新型药物及其作用机制，具有广泛的应用前景。
基因调控网络研究及其在生物医学中的应用随着科技的发展，生物技术的研究也越来越深入，人们开始关注基因调控网络的研究及其在生物医学中的应用。
基因是构成生命的基本单位之一，而基因的调控网络则是控制基因表达的一系列分子机制。
本文将介绍基因调控网络的研究及其在生物医学中的应用，以及未来该领域的发展方向。
一、基因调控网络的研究基因调控网络是一系列分子机制和生物过程的综合体现，其研究可以帮助我们理解生命的本质，解决一些重大的医学难题。
生物体内的基因调控网络具有复杂性、可逆性和易受微环境变化的特点，因此研究该领域需要的是多种不同的技术手段和跨学科的合作。
例如，单细胞研究技术能够提供高精度的基因表达数据，从而帮助我们更好地了解基因调控网络中分子机制的变化。
同时，大规模分析技术和计算机算法的应用，也使得我们能够对生命系统的整体组成和功能进行更为准确和完整的描述。
二、基因调控网络在生物医学中的应用基因调控网络的研究在生物医学领域中有着广泛的应用。
它可以帮助我们研究生物的生长发育、代谢、免疫、分化和转化等生理过程，深入了解从正常状况到疾病状态的转变过程。
以下几个方面是基因调控网络在生物医学领域中的主要应用：1. 癌症研究基因调控网络研究中我们可以发现癌症发生的机理，从而采取相应的治疗手段。
在癌症研究中，基因调控网络可用于分析癌细胞的分化状态、代谢状态、能量代谢、干细胞质量等，为癌症靶向治疗和药物设计提供关键信息。
例如，在乳腺癌中发现了活性高的转录因子Myb会对乳腺癌细胞的增殖和侵袭发挥调控作用，因此可以通过靶向Myb来抑制乳腺癌的进展。
2. 药物设计与开发基因调控网络可以在转化医学中发挥作用。
基因调控网络可以在转化医学中发挥作用。
结合人类基因组计划完成后，比较研究有助于阐明基因调控网络在分子层面上的细节信息，这些信息可以指导个性化治疗的开发。
例如，在肝癌治疗方面，利用基因调控网络可进行溶瘤病毒重构和CD47针对治疗，从而提高了肿瘤杀伤效果。
基因表达调控机制及其生物学意义基因表达是生命活动的基石，它决定了细胞和生物的特征和功能。
而基因表达调控机制则是控制基因表达水平和时机的过程，它是生物学研究的重要方向之一。
一、基因表达调控机制的分类基因表达调控机制可以分为转录前和转录后两个层面。
在转录前，主要通过DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质重构等方式，调控基因的可读性。
在转录后，主要通过RNA的加工、转运、翻译等方式，对基因表达进行调控。
二、基因表达调控机制的生物学意义基因表达调控机制的研究和应用在生物学上有着广泛的意义。
首先，这是揭示细胞信号转导和发育过程的关键机制之一。
在胚胎发育和器官形成过程中，基因表达调控起着至关重要的作用。
其次，基因表达调控机制是疾病研究和治疗领域的重要方向之一。
许多疾病的发生和发展与基因表达调控失调有关，而了解基因表达调控机制对于疾病的诊断和治疗具有重要的意义。
再者，基因表达调控机制的探究还有助于发现新的生物学机制和为基因工程提供依据。
三、重要的基因表达调控机制1.转录因子：转录因子是一类能够结合到DNA区域、调节基因表达的蛋白质。
它们通过与DNA结合，调控RNA聚合酶的工作，促进或抑制转录的进行。
2.微小RNA：微小RNA是一种短链RNA，主要通过靶向特定的mRNA分解和抑制翻译来调控基因表达。
微小RNA调节的基因与生物体内部的调节信号网络相关联，这使它们成为研究发育和疾病生物学的重要工具。
3.表观遗传修饰：表观遗传修饰包括DNA甲基化和组蛋白修饰两种。
DNA甲基化是通过甲基小分子与DNA中CpG二聚体结合，降低某些基因的表达水平，从而调控细胞分化和胚胎发育等过程。
组蛋白修饰涉及多种化学标志物，包括乙酰化、甲基化、磷酸化等。
组蛋白修饰的失调与疾病进展密切相关，例如肿瘤的发生、神经元的活化和记忆形成等。
四、结语基因表达调控机制是生物学研究的重要方向之一。
生物学家们正在尝试了解这些机制如何相互作用，并利用这些知识来研究和诊断疾病，或为基因工程提供基础。
上海交通大学硕士学位论文基于基因芯片数据的基因调控网络的重构及其疾病学应用姓名：蒋强申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：杨根科20090201基于基因芯片数据的基因调控网络的重构及其疾病学应用摘要随着高通量生物学技术的发展，为以单个分子的结构和功能为研究对象的分子生物学逐渐转变为以分子之间相互作用机理为研究对象的系统生物学。
基因调控网络的重构和疾病基因的预测是系统生物学中颇具挑战性的两个课题。
基因调控网络是由一组基因、蛋白质、小分子以及它们之间的相互调控作用所构成的一种生化网络，是生命功能在基因表达层面上的展现。
研究基因调控网络的目的是通过建立基因调控网络模型对某一个物种或者组织中的全部基因的表达关系进行整体模拟分析和研究，在系统的框架下认识生命现象。
另一方面，随着疾病学研究的深入开展，人们越来越认识到目前单基因疾病分析方法的局限性，越来越多的研究人员开始从基因的相互关系着手研究人类疾病，更多地关注基因与疾病之间的关联关系。
作为网络分析的基础，论文首先给出了基于谱聚类的复杂网络社团结构剖分算法。
然后，提出了基因调控网络的多时延动态贝叶斯模型。
在此基础上，论文提出了一种新的两步启发式的模型结构学习算法。
接着，论文详细阐述了疾病和基因网络的关系，构建了一个整合的症状-基因网络。
随后提出了一种基于症状网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的算法。
论文的主要贡献如下：1.首次证明了数据聚类的谱方法可以最大化网络模块函数Q，并且提出了一种基于谱聚类的网络社团结构的剖分算法框架；2.构建了基因调控网络的多时延动态贝叶斯网络模型，提出了一种新的两步启发式的模型结构学习算法。
论文用酵母基因芯片表达数据重构了酵母细胞周期基因调控网络，以此比较了新方法和传统的动态贝叶斯方法。
3.论文初步给出了利用症状和基因网络关系来预测疾病基因的方法框架，构建了一个整合的症状-基因网络，提出了一种基于该网络模块化利用一致性分数来预测疾病基因的方法。
关键词：基因调控网络，症状-基因对应关系，疾病基因预测，网络模块，社团结构，谱聚类，动态贝叶斯网络，一致性分数Reconstructing gene regulatory networks from microarray data and itsapplication to disease-association studiesABSTRACTWith the increasing developments of high-throughput techniques, molecular biology that research the structure and function of a single molecule have been gradually shifted to systems biology that focus itself on the underlying mechanism of the interactions among such components. In particular, reconstructing gene regulatory networks and identifying human disease genes are two of the most important challenges.Gene regulatory networks (GRNs), a category of biological networks describing the regulatory relationships in a group of genes, proteins and other small molecules, are the manifestation of the life function in gene expression levels. Therefore, the goal of studying GRNs is modeling and simulating the expression relationships of all genes in a specific specie or tissue via establishing a GRNs model and understanding the life phenomena under a systematic framework.On the other hand, with the complex diseases research being lucubrated, m ore and more scientists realize that the methods analyzed monogenic diseases have a lot of limitations. They pointed out that we should pay more attentions to the relationships between the combination of multiple genes and the complex disease.As a building block of network analysis, we first proposed the spectral clustering-based algorithm for detecting community structures in complex networks. Then, after establishing a multiple time-delayed dynamic Bayesian networks (DBNs) model for GRNs, we designed a new two-step heuristic structure learning method to identify such model. The relationship between human disease and gene networks is illustrated in details, and a assembledphenotype-gene network is built. Finally, we present a network modularization-based strategy to predict disease genes according to their concordance score. The main contributions of this thesis are as follow:1.we show that the network modularity function Q could be maximize usingthe spectral clustering approach, and propose a spectral clustering-based framework for detecting community structures in complex networks.2.The multiple time-delayed dynamic Bayesian networks model for generegulatory networks is established and a novel two-step heuristic structure learning algorithm is designed. We reconstruct the gene regulatory network during the yeast cell cycle from the microarray gene expression data and compared the results obtained by our method and traditional DBN approach.3.We present the principle of predicting disease genes via the relationshipbetween disease phenotype and gene network, construct a assembled phenotype-gene association network and develop a network modularization-based method for predicting disease genes by concordance score.Keywords: gene regulatory networks, the phenotype-gene associations, disease gene prediction, network module, community structure, spectral clustering, dynamic Bayesian network, concordance score上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：蒋强日期：2009年2月 28日第一章绪论1.1 引言20世纪，以沃森和克里克的DNA双螺旋模型为代表的现代分子生物学，主要是基于“还原论”进行研究，即通过实验精确的解析单个生物大分子的结构和功能[1, 2]。
随着细菌、古细菌、支原体、酵母、果蝇、老鼠和人等17种模式生物全基因组测序工作的完成，生物学进入了“后基因组时代”（post-genomic era），研究的重点从单个生物大分子上升到对整个生物分子组学(“omics”)功能和动态变化规律的研究[3]。
当前，许多高通量实验技术正在不断发展和完善，譬如基因芯片、蛋白质芯片、蛋白质质谱分析等，各式各样的分子生物学数据迅猛增长[5-7]，给生物学家们从综合、系统的水平上去认识和理解生命的本质提供了契机[1, 2, 4]。
但是，目前分析和挖掘这些海量数据的工具和方法都还远远不能满足组学研究的需要。
