Гайнуллина Анастасия Наильевна Метод графового анализа транскриптомных данных для обнаружения метаболической регуляции иммунных клеток

brief description

Гайнуллина Анастасия Наильевна Метод графового анализа транскриптомных данных для обнаружения метаболической регуляции иммунных клеток
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Гайнуллина Анастасия Наильевна
Реферат

Synopsis

Введение

1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

1.1 Методы транскриптомного профилирования и сортировки иммунных клеток

1.2 Кластеризация как метод анализа многомерных данных

1.3 Характеристика системы мононуклеарных фагоцитов и роль метаболизма в реализации их специализированных иммунных функций

1.4 Базы данных информации, посвященной иммунным клеткам и метаболизму в целом

1.5 Методы интеграции транскриптомных данных с метаболическими моделями

1.6 Задачи, решаемые в диссертационной работе

2. АЛГОРИТМ СОВМЕСТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ В ГРАФОВОМ

И КОРРЕЛЯЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВАХ

2.1 Задача совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах

2.2 Итеративный алгоритм совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах

2.3 Экспериментальное исследование работы предложенного алгоритма

2.3.1 Описание симулированных данных

2.3.2 Базовые методы для сравнения

2.3.3 Сравнение методов получения начальных приближений

2.3.4 Старт с истинных значений

2.3.5 Исследование работы предложенного алгоритма с

разными способами получения начальных приближений

2.3.6 Сравнение предложенного алгоритма с базовыми методами

2.3.7 Исследование времени работы предложенного алгоритма

при запуске с разного числа начальных приближений . . . .109 2.4 Применение метода независимых компонент для определения

начальных приближений

3. МЕТОД ОЛМ-КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА

ТРАНСКРИПТОМНЫХ ДАННЫХ

3.1 Общая схема метода вЛМ-кластеризации

3.2 Построение метаболического графа

3.3 Предобработка анализируемых транскриптомных данных

3.4 Адаптация алгоритма совместной кластеризации в графовом и корреляционном пространствах для работы с метаболическим графом

3.5 Автоматический подбор параметров вЛМ-кластеризации

3.6 Постобработка результатов вЛМ-кластеризации

3.7 Автоматическое получение графического представления метаболических модулей

3.8 Программная реализация метода вЛМ-кластеризации

3.9 Анализ устойчивости результатов вЛМ-кластеризации с помощью варьирования параметров входных данных при запуске

на реальных данных

4. МЕТОДИКА АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ

GAM-КЛАСТЕРИЗАЦИИ на примере данных КОНСОРЦИУМА IMMGEN

4.1 Описание методики анализа результатов GAM-кластеризации

4.2 Описание данных консорциума ImmGen

4.3 Автоматическая аннотация каноническими метаболическими путями и общее описание метаболических модулей

4.4 Интерпретация полученных модулей на основании аннотации

4.4.1 Модули, соответствующие одному или группе канонических метаболических путей

4.4.2 Комплексные модули, отражающие синтез жирных кислот

4.4.3 Комплексные модули, отражающие липидный метаболизм

4.5 Вычислительная валидация метаболических модулей на данных

с идентичным клеточным составом

4.6 Экспериментальная валидация метаболических модулей

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список иллюстраций

Список таблиц

Список литературы

Приложение 1. Копии публикаций

Реферат