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基因调控网络中的系统辨识方法研究的开题报告
开题报告
论文题目：基因调控网络中的系统辨识方法研究
一、选题依据和研究意义
随着生物信息学的快速发展，越来越多的基因调控网络被揭示出来。基因调控网络是指由多个基因和其调控因子以及它们之间的相互作用组成的网络系统，它对生物的生长、发育、代谢过程等起着重要的调控作用。因此，对基因调控网络的建模和分析能够有效地帮助我们理解基因调控机制及其与生物的关系。
在基因调控网络的研究中，系统辨识方法是一种非常重要的研究手段。它通过利用不同数据源（如转录组数据、蛋白质互作数据等）来推断基因调控网络的拓扑结构，从而为基因调控机制的探究提供了重要的支持。与传统的基于基因表达谱数据的拟合模型不同，系统辨识方法具有更高的预测准确性，并且能够描述真实的基因调控网络的拓扑结构。
本研究旨在针对基因调控网络中的系统辨识方法进行研究，探究其在生物学研究中的应用价值，对基因调控机制的解析提供理论和方法支持。
二、研究内容和研究方法
研究内容：
1.综述目前系统辨识方法的研究进展和应用现状，重点介绍常用的基因调控网络的拓扑结构推断算法（如Bayesian网络和基于稀疏约束的网络推断方法等），并分析它们的特点和应用范围。
2.探究基于不同数据源的系统辨识方法，如基于转录组数据、基于蛋白质互作数据的方法，并分析它们的优缺点和适用范围。
3.提出一种基于信息熵的系统辨识方法，该方法结合了多种数据源的信息，能够准确地推断基因调控网络的拓扑结构，为生物学解析提供更加丰富和精准的信息。
研究方法：
1.文献综述法：通过对相关国内外文献的综述和分析，了解系统辨识方法的研究进展和发展趋势，并掌握相关研究方法和技术。
2.理论研究法：集中优势资源，开展基于信息熵的系统辨识算法的理论研究，提高算法的精度和实用性。
3.数值计算法：根据所提出的基于信息熵的系统辨识算法，应用回归分析、降维、网络拓扑结构分析等数学方法，通过大量的模拟实验，优化算法，并验证其准确性和可行性。
三、研究预期成果
1.建立一套完整的基因调控网络的系统辨识框架，包括常用的数据处理方法、算法和验证方法等。
2.提出一种新的基于信息熵的系统辨识算法，能够有效地推断基因调控网络的拓扑结构。
3.验证所提出的算法的有效性和准确性，为基因调控网络研究提供更加精准和可靠的方法支持。
四、研究进度安排
1.2021.7-2021.8学习系统辨识方法的基本理论和相关技术。
2.2021.9-2021.12查阅和分析系统辨识方法的相关文献，撰写综述文献。
3.2022.1-2022.3针对基于信息熵的系统辨识方法进行理论研究和算法的优化。
4.2022.4-2022.6完成算法验证和优化，并进行模拟实验和结果分析。
5.2022.7-2022.9撰写论文及提交，并进行答辩。
五、研究参考文献
1.Zhao,C.,Zhang,J.,Zhang,S.,etal.(2019).Information-basedmethodsforgeneticnetworkinference:acomparativereview.Journalofbioinformaticsandcomputationalbiology,17(01),1902002.
2.Ye,X.J.,&Zhao,H.(2015).Systemsbiologytouncovergeneregulatorynetworks.Wileyinterdisciplinaryreviews.Systemsbiologyandmedicine,7(5),257-267.
3.Zhou,X.,Lollo,B.,&Nachman,M.W.(2014).Inferringevolutionarydynamicsofgeneexpressiononspatialgeneregulatorynetworks.Evolutionarybioinformatics,10(Suppl2),9-19.
4.Lu,M.,&Zhang,Q.(2015).Inferringgeneregulatorynetworksfromhigh-throughputdata.ChineseJournalofChemicalPhysics,28(4),455-468.
5.Zhu,X.,Gerstein,M.,&Snyder,M.(2007).Gettingconnected:analysisandprinciplesofbiologicalnetworks.Genes&development,21(9),1010-1024.