| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 文献综述 | 第11-18页 |
| ·GMM建模的历史背景和基本思想 | 第11页 |
| ·约束GMM解空间非常必要 | 第11-12页 |
| ·约束解空间的技术进展 | 第12-13页 |
| ·解空间的无偏估计 | 第12页 |
| ·解空间有偏采样 | 第12-13页 |
| ·两种GMM研究策略的局限性分析 | 第13页 |
| ·生理学数据对GMM优化的潜在可能性 | 第13-15页 |
| ·GMM在基因表达噪音研究方面的潜在价值 | 第15页 |
| ·GMM在解析S.cerevisiae硫化氢释放机制方面的潜在应用价值 | 第15-16页 |
| ·本论文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 酿酒酵母代谢数据的获取与挖掘 | 第18-22页 |
| ·数据来源 | 第18页 |
| ·代谢通量数据收集 | 第18页 |
| ·异质性数据的筛选与处理 | 第18页 |
| ·不同代谢反应的通量数据的相关性分析 | 第18页 |
| ·结果分析 | 第18-20页 |
| ·S. cerevisiae的葡萄糖摄取供能情况分析 | 第18-19页 |
| ·通量相关性分析 | 第19-20页 |
| ·讨论 | 第20-22页 |
| 第三章 基于生理学优化的P-GMM的构建与分析 | 第22-26页 |
| ·材料与方法 | 第22-23页 |
| ·异质性数据的偏差校正 | 第22页 |
| ·S. cerevisiae代谢通量上下界的确定 | 第22-23页 |
| ·通过预测S. cerevisiae的生长速度检验P-GMM的有效性 | 第23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·代谢通量间线性回归分析 | 第23-24页 |
| ·有氧条件下S. cerevisiae生长速度的理论上下界预测 | 第24-25页 |
| ·讨论 | 第25-26页 |
| 第四章 应用P-GMM解析代谢通量与基因表达的关系 | 第26-29页 |
| ·材料与方法 | 第26-27页 |
| ·S. cerevisiae基因表达数据的收集与处理 | 第26页 |
| ·S. cerevisiae代谢通量与随机波动水平估计 | 第26-27页 |
| ·DSR基因的筛选 | 第27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-28页 |
| ·代谢通量和mRNA、蛋白质水平相关性分析 | 第27页 |
| ·DSR基因中代谢通量和基因表达随机性密切相关 | 第27-28页 |
| ·讨论 | 第28-29页 |
| 第五章 应用P-GMM解析代谢网络结构对基因表达噪音的约束性作用 | 第29-34页 |
| ·材料与方法 | 第29页 |
| ·基因表达噪音数据 | 第29页 |
| ·必需反应和非必需反应的确定 | 第29页 |
| ·ER类、NER类基因表达噪音水平差异的随机模拟 | 第29页 |
| ·代谢通量随机水平的估计 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-32页 |
| ·非必需反应类基因通量波动水平较高 | 第29-31页 |
| ·代谢反应必需性对FF-DM耦合程度的影响 | 第31页 |
| ·生理调控对FF-DM的解耦合作用 | 第31-32页 |
| ·代谢通量的约束强度不参与调控基因表达噪音 | 第32页 |
| ·讨论 | 第32-34页 |
| 第六章 应用P-GMM辅助解析S. cerevisiae的硫化氢生成机制 | 第34-39页 |
| ·材料与方法 | 第34页 |
| ·数据来源 | 第34页 |
| ·计算机模拟及数据统计方法 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-37页 |
| ·H_2S的生成与释放影响S. cerevisiae自身生物量的积累 | 第34-35页 |
| ·菌株自身遗传特性决定S. cerevisiae生物量积累模式 | 第35-36页 |
| ·H_2S促进S. cerevisiae生物量的积累 | 第36页 |
| ·H_2S生成有关的代谢反应基因范围的划定 | 第36-37页 |
| ·讨论 | 第37-39页 |
| 第七章 结论、创新点与展望 | 第39-41页 |
| ·结论 | 第39页 |
| ·创新点 | 第39-40页 |
| ·展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 附录 | 第46-54页 |
| 附录1 异源数据收集、清洗、整合流程 | 第46-47页 |
| 附录2 整合后的数据集汇总表 | 第47-53页 |
| 附录3 其他的图表 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 发表论文情况 | 第56页 |
