Genetische Netzwerke zeigen wie Gene über ihre Produkte wieder andere Gene regulieren. Sind die Netzwerktopologie und die Art der Einflüsse bekannt, können Vorhersagen über das dynamische Verhalten der individuellen genetischen Expression von Zellen getroffen werden. Mögliche Modelle für genetische Netzwerke sind Boolesche Netze und Dynamische Bayessche Netze. Genregulationsnetzwerke zu analysieren und zu verstehen, ist auf einer abstrakten Ebene mit Hilfe eines Computers und dieser Modelle möglich. In der vorliegenden Arbeit wird auf der Basis von in-silico Experimenten analysiert, wie ein Modell für genetische Netzwerke aus Genexpressionsdaten von einzelnen Zellen gelernt werden kann, wenn nur unvollständiges Wissen über die initialen Genexpressionszustände vorliegt. Der initiale Expressionszustand wird unvollständig festgelegt, indem die Expressionsstärke einiger Gene gezielt manipuliert wird. Boolesche Netze repräsentieren das genetische Netzwerk der in-silico Zellen. Ihre Regeln sind deterministischer Art und sind bei vollständig gegebenen Daten mit dem Reverse Engineering Algorithmus REVEAL einfach rekonstruierbar. REVEAL hat keinen Ansatz für unbeobachtete Werte in den Daten. Es wird gezeigt, dass die Inputelemente und Booleschen Regeln für Elemente lernbar sind, deren Anzahl an Inputelementen kleiner oder gleich der manipulierbaren Gene ist. Durch Rauschen in den Daten ist es jedoch unmöglich deterministische Beziehungen korrekt zu charakterisieren. Deshalb wird angestrebt, aus den künstlichen Expressionsdaten ein Dynamisch Bayessches Netz zu lernen. Es modelliert die verbleibende Unsicherheit über die Abhängigkeiten in dem genetischen Netzwerk. Eine Analyse des Verfahrens Strukturelle Erwartungswert Maximierung (SEM) ergab, dass die fehlenden Beobachtungen umgangen werden müssen. Eine getrennte Auswertung der Experimente, die sich in den manipulierten Genen unterscheiden, ist ein Weg ein gutes Modell zu lernen, wenn mindestens zwei Gene gleichzeitig manipulierbar sind. Kann die Expressionsstärke nur von einem Gen festgelegt werden, sind mit dieser Strategie die regulierenden Gene identifizierbar, die unabhängig von den anderen regulierenden Genen den Expressionszustand des Zielgens wesentlich bestimmen. Qualitatives Vorwissen über das interessierende genetische Netzwerk kann eine umfangreiche Verringerung des notwendigen Stichprobenumfangs herbeiführen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:16480 |
| Date | 20 October 2017 |
| Creators | Missal, Kristin |
| Contributors | Löffler, M., Drasdo, D., Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-163403, qucosa:16340 |
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