【摘 要】
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该文中我们先应用改进后的微分方程模型对基因调控网络进行了推测.以往的微分方程模型由于方程中的参数个数远远大于实际的时间点的个数的缘故,没能将微分方程应用于基因组水
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该文中我们先应用改进后的微分方程模型对基因调控网络进行了推测.以往的微分方程模型由于方程中的参数个数远远大于实际的时间点的个数的缘故,没能将微分方程应用于基因组水平的真实测量数据;而这种改进后的微分方程不是通过直接确定参数值,而是将多元回归分析应用于方程,从而由真实的芯片试验数据推测基因调控网络.在实施微分方程算法推测基因调控网络的过程中,我们发现这一模型对结果的表达不太令人满意,因而该文又研究了平滑响应表面(SRS)算法.SRS算法可用来分析基因表达数据,在基因组水平上描述促进子、抑制子和目标基因三联体.文中我们应用SRS算法处理芽孢酵母S.cerivisiae细胞周期过程中检测到的基因表达数据,并结合生物学实际校验推测了由某些可能对细胞周期具有非凡意义的基因所构成的局部基因调控网络图.此外,根据计算结果,有一些基因的生物活性现在还没有实验观测数据来明确鉴定,但它们的分值提示它们有可能值得特别的关注.此外,我们对原始SRS算法作了一定改进,并将改进后的算法应用到对基因RFA1、RFA2、RFA3的生物现象特征规律的分析中,通过同原始算法所得结果进行比较,得到了一些有意义的结论.
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