【摘 要】
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糖尿病是一种难以治愈的慢性疾病,但对于二型糖尿的早期患者,因胰岛β细胞的代偿机制,血糖波动与正常人群差异很小,通过现有检测方式确诊时,患者已经不可能通过合理饮食和服用二甲双胍自愈。为了探究二型糖尿病早期动态变化,本文通过分析小鼠标本的组织特异性表达数据,获得相邻时间段之间的差异表达的证据,以表征基因差异表达的动态变化。该数据集中含有丰富的时空信息,但以往的研究中很难充分利用。本文使用一种贝叶斯邻域
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糖尿病是一种难以治愈的慢性疾病,但对于二型糖尿的早期患者,因胰岛β细胞的代偿机制,血糖波动与正常人群差异很小,通过现有检测方式确诊时,患者已经不可能通过合理饮食和服用二甲双胍自愈。为了探究二型糖尿病早期动态变化,本文通过分析小鼠标本的组织特异性表达数据,获得相邻时间段之间的差异表达的证据,以表征基因差异表达的动态变化。该数据集中含有丰富的时空信息,但以往的研究中很难充分利用。本文使用一种贝叶斯邻域选择方法来估计高斯图模型（GGM）,当存在多组数据可用时,代替对每个组独立地估计网络,网络的联合估计可以利用组之间共享的信息,并能改进每个单独网络的估计。本文通过在潜在状态上指定马尔可夫随机场（MRF）,合并具有时空结构的复杂数据,用蒙特卡洛期望最大化（MCEM）算法计算模型参数,考虑不同时间、不同器官组织的病理性变化。本文提出的方法在参数估计等方面具有一致性,其关键特征是同时考虑基因表达水平的空间相似性和时间依赖性,以更好地从数据中提取生物学上有意义的结果。
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