动静态数据相结合的基因调控网络直接因果关系辨识

项目名称： 动静态数据相结合的基因调控网络直接因果关系辨识

项目编号： No.61174122

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 周彤

作者单位： 清华大学

项目金额： 64万元

中文摘要： 直接因果关系辨识是在利用实验数据探索基因调控网络生物学特性等的研究过程中产生的一个重要理论问题。已有方法大都存在计算复杂度高、假阳/阴性率高、参数估计精度低等不足。本项目拟利用大规模网络中对单个节点直接作用的节点数通常服从幂律分布等结构特点和基因调节过程可近似分片线性描述等生物学特点，借鉴信息论中的 KL 距离和极大似然估计、随机过程中的混合相依性和 Markov 链、系统与控制中的 Kalman 滤波和鲁棒状态估计等的思想和处理方法，研究同时利用静态和动态实验数据的基因调控网络直接因果关系辨识方法。研究内容包括基因调控网络的切换时刻估计、结构辨识和参数估计、最优实验设计、幂律参数估计等，并从理论上分析估计算法的计算复杂度和统计特性、利用公共数据库的实验数据和公认测试问题的生物学模型和仿真数据与其它算法进行估计性能比较。研究结果将对建立复杂疾病发生模型和提高药物研发过程效率等起到促进作用。

中文关键词： 基因调控网络；结构辨识；状态估计；可控性/可观测性；稳定性/鲁棒稳定性

英文摘要：

英文关键词： gene regulation network；structure identification；state estimation；controllability/observability；stability/robust stability