【摘 要】
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在生物信息学的研究中,疾病和健康个体在微生物方面的差异对探讨疾病机理和优化治疗方案有重要意义。在数学角度来看,这主要表现为微生物丰度的差异和微生物之间相互作用强度的差异。本论文基于11组不同处理的小鼠肠道内微生物丰度的时间序列数据,运用概率论、微分方程和概率图模型,来研究各种微生物丰度的置信区间和它们在各种中药影响下的显著性变化趋势;同时,也应用动态贝叶斯网络等算法来发现,在中药作用之下哪些微生物
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在生物信息学的研究中,疾病和健康个体在微生物方面的差异对探讨疾病机理和优化治疗方案有重要意义。在数学角度来看,这主要表现为微生物丰度的差异和微生物之间相互作用强度的差异。本论文基于11组不同处理的小鼠肠道内微生物丰度的时间序列数据,运用概率论、微分方程和概率图模型,来研究各种微生物丰度的置信区间和它们在各种中药影响下的显著性变化趋势;同时,也应用动态贝叶斯网络等算法来发现,在中药作用之下哪些微生物之间的互作得以加强,哪些互作得以削弱,并分析其可能的原因。详细来说,第一,本文以经典统计学中正态分布总体均值的置信区间相关知识为基础,提出了一套在不同实验条件下,研究实验对象是否发生显著性变化的分析方法,并依此给出了在中药作用的条件下,微生物丰度变化的统计显著性。第二,为了比较各种网络构建方法(fastLSA、SPIEC-EASI、CoNet、静态贝叶斯网络和动态贝叶斯网络)的优劣(Sensitivity、Specificity、Precision、F1 score、Accuracy、Matthews Correlation Coefficient),我们还专门构建了微生物丰度时间序列的模拟算法和程序,以Scale-free网络为模板,利用广义Lotka-Volterra方程模拟产生了2000组包含70个微生物和20个时间点的微生物时间序列丰度数据。利用这些数据来检验网络构建算法的效果,我们发现动态贝叶斯网络算法具有突出的Specificity、Sensitivity和Accuracy。第三,本文编写了动态贝叶斯网络构建软件,对11组小鼠肠道微生物时间序列数据分别建网;并根据互信息的大小,发现了在不同药物作用下,关联性显著变化的重要微生物的节点对;最后利用数学和化学中的顺连和分连的思想,基于KEGG数据库和中药有效成分,给出了关联性存在差异的可能原因。
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