关于基因数据的统计学研究
基因组学数据分析的流程与技术要点
基因组学数据分析的流程与技术要点随着高通量测序技术的发展，基因组学数据分析成为了生物学研究中至关重要的一环。
基因组学数据分析的流程和技术要点涉及到多个阶段，包括数据预处理、质量控制、比对、变异检测和功能注释等。
下面将详细介绍基因组学数据分析的流程和技术要点。
1. 数据预处理基因组学数据分析的首要步骤是数据预处理。
该步骤旨在清洗和修正原始序列数据，以移除低质量序列和技术性诱导的错误。
在这一阶段，首先需要进行过滤，去除包含低质量碱基（例如低于质量阈值）的序列。
然后，还需要进行去除接头序列和重复序列，以减少数据中的噪音。
2. 质量控制质量控制是基因组学数据分析中的重要一环，旨在评估和调整数据集的质量。
质量控制通常包括以下方面：评估序列质量，识别和过滤读长过短或过长的序列，评估碱基分布的均匀性，检测并去除低质量序列和重复序列。
3. 比对基因组组装的一个重要步骤是将测序读段与参考基因组进行比对。
比对的目标是将测序数据准确地映射到参考序列上，以便进一步的变异检测和功能注释。
比对方法包括局部比对和全局比对。
对于较短的测序读段，可以使用局部比对算法（如Bowtie、BWA等）；对于较长的读段，可以使用全局比对算法（如BLAST、BLAT等）。
比对时需要考虑参考基因组的质量，过滤掉与参考基因组不匹配的序列。
4. 变异检测变异检测是分析基因组学数据中存在的突变和多态性的关键步骤。
该步骤通常包括单核苷酸多态性（SNP）检测、插入/缺失（Indel）检测和结构变异（CNV）检测。
在变异检测中，需要将比对结果与参考基因组进行比较，鉴定与参考基因组有差异的位点或区域。
经过统计学分析和筛选后，可以得出基因组中存在的突变和多态性。
5. 功能注释对于已经鉴定出的变异，对其进行功能注释非常重要。
功能注释可以帮助研究者理解变异的生物学意义，并从大量的无关变异中筛选出相关的变异。
功能注释通常包括基因功能、通路分析和突变对蛋白质结构和功能的影响等方面。
基因组学研究中的大数据分析
基因组学研究中的大数据分析I. 引言随着现代生物学和生物技术的快速发展，基因组学研究变得越来越重要。
基因组学是研究生物体所有基因组的总体，它不仅仅涉及一个个基因的功能和相互关系，还包括了对基因组中所有基因的整体解读。
随着高通量测序技术的广泛应用，我们可以产生大量的基因组数据。
然而，这些大数据集的处理和分析还存在困难和挑战。
本文将介绍基因组学研究中的大数据分析。
II. 基因组学数据的产生与特点在开始讨论大数据分析之前，我们首先需要了解基因组学数据的产生和特点。
基因组学数据的产生主要是通过高通量测序技术，如基于Illumina平台的测序和单分子测序技术。
这些技术可以高效地产生大量的DNA序列数据，称为测序读数（sequence reads）。
此外，还可以通过其他技术如芯片技术和基因表达测定等来产生基因组学数据。
基因组学数据具有几个主要特点。
首先，它们是高度复杂和多维的。
每个基因组学数据集都可能包含数百万，甚至数十亿个基因组序列，这使得数据的处理和分析具有挑战性。
其次，基因组学数据具有高度的异质性。
这是因为基因组组成和功能的差异可能导致个体间和物种间的基因组数据的不同。
最后，基因组学数据具有高度的动态性。
由于生物体内的基因表达和基因组构成在不同时期和不同环境条件下都会发生变化，因此基因组学数据的处理和分析需要具备时序性。
III. 基因组学数据分析的流程基因组学数据分析是一个复杂的过程，通常包括数据预处理、特征提取、数据挖掘和结果解读等步骤。
首先，数据预处理是一个关键的步骤。
在这一步骤中，需要检查和校正原始数据中的错误和噪声。
例如，测序读数可能受到测序仪器的误差和噪声的影响，需要进行质量控制和修剪等操作。
此外，在使用基因芯片等其他技术产生的数据中，还需要进行背景校正和归一化等处理。
其次，特征提取是基因组学数据分析的关键步骤。
特征提取旨在从原始数据中提取出与研究问题相关的特征。
对于基因组学数据来说，特征提取可能包括基因识别、转录因子结合位点预测、遗传变异检测等方面。
统计遗传学和数量遗传学
统计遗传学和数量遗传学统计遗传学（Statistical Genetics）是研究基因在群体中的分布和遗传变异的学科。
它利用统计学方法来分析基因与表型之间的关系，探索遗传和环境对个体表型变异的贡献。
统计遗传学主要关注以下内容：1.基因频率和基因型分布：通过对群体中基因频率和基因型分布进行统计分析，研究基因在群体中的分布规律和遗传动力学。
2.遗传连锁和基因关联：研究基因间的连锁关系和基因关联，了解遗传效应和基因相互作用对表型变异的影响。
3.遗传参数的估计：通过统计方法来估计遗传参数，如遗传方差、遗传相关性等，从而量化基因与表型之间的关系。
4.基因组关联分析：以全基因组信息为基础，通过对大规模基因型和表型数据的分析，寻找基因与复杂性状之间的关联，并揭示与疾病风险相关的基因位点。
数量遗传学（Quantitative Genetics）是研究连续性性状遗传规律的学科。
它通过量化表型变异，并将其归因于遗传和环境因素的相互作用，研究性状的遗传机制和遗传参数的估计。
数量遗传学主要关注以下内容：1.基因型与表型之间的关系：对连续性性状进行测量，并通过统计分析研究基因型和表型之间的关系。
2.遗传方差分析：利用统计模型和遗传方差分析方法，估计遗传和环境因素对性状变异的贡献。
3.遗传相关性和遗传进化：研究性状之间的遗传相关性和遗传进化，探讨性状演化和群体遗传结构的影响。
4.遗传参数的估计：通过统计方法和家族研究，估计遗传参数，如遗传方差、遗传相关性和遗传可塑性等。
统计遗传学和数量遗传学都是遗传学的分支领域，它们通过统计和数学方法来揭示基因与性状之间的关系，拓展了对遗传变异和遗传机制的理解。
这些研究对于人类和动植物的遗传性状研究、疾病遗传学以及选择育种等领域具有重要的意义。
基因组数据的统计学分析方法
基因组数据的统计学分析方法随着DNA测序技术的飞速发展，越来越多的基因组数据被产生出来。
这些数据不仅能够帮助我们更好地理解生物进化、疾病发生的机制，还可以为精准医疗和治疗提供重要的依据。
但是，基因组数据的分析是一个需要高度技术和知识的过程。
在本文中，我们将从统计学的角度出发，介绍几种常见的基因组数据的统计学分析方法。
一、基因组数据的质量控制在进行基因组数据的分析前，必须先对数据进行质量控制。
基因组数据可能受到测序仪器错误以及数据处理过程中的误差的影响。
因此，需要对数据进行过滤，如去除低质量序列，去除过多的N，去除重复序列等。
同时，需要利用质量控制工具检查数据的质量，如FastQC、Trimmomatic等，以保证数据质量达到分析要求。
二、基因组数据的比对和变异检测基因组数据的比对是将原始基因组序列与已知的参考基因组进行比对，以确定读段的起始位置和方向。
在比对时需要考虑到基因组中可能存在的单核苷酸多态性(SNP)等变异。
同样，在变异检测时也需要基于参考基因组进行。
变异检测包括单核苷酸多态性、小片段插入/缺失、结构变异等，可以使用工具如GATK、SAMtools等进行。
三、基因组数据的表达矩阵基因组数据的表达矩阵是基于RNA测序数据得到的基因表达量矩阵。
其目的是找出不同基因之间的表达水平差异，鉴定不同组织间或不同时间点的差异表达基因。
理论上，根据测序深度和测序覆盖度，可以使用多种工具如HTseq-count、featureCounts等进行表达矩阵的计算。
但是，在实际过程中，需要根据实验设计和样本特点进行优化和转换。
四、基因组数据的微生物群落分析微生物群落分析通过对微生物群体中基因数据的分析，可以对微生物群落的丰度和多样性进行鉴定。
最常用的方法是利用16S RNA基因或ITS序列进行微生物群落的分类和鉴定。
由于16SDNA序列在细菌中高度保守性，而且具有区分相近菌株的信息，故适合于对细菌群落进行鉴定。
生物统计学中的遗传分析方法
生物统计学中的遗传分析方法生物统计学是指运用统计学的原理、方法以及计算机技术对生物学研究和实验数据进行处理、分析和解释的学科。
遗传分析是其中一个重要的研究方向，它涉及到人类和动植物遗传特征的研究、生物信息学和生物医学的应用。
在遗传分析中，统计学方法是必不可少的，下文将介绍几种常用的遗传分析方法。
1. 连锁分析连锁分析是研究基因在染色体上位置的分析方法。
在连锁分析中，首先需要用多态性标记（如SNP、STR、VNTR等）来确定人群中特定基因的可变位点，然后根据不同基因座的连锁关系，分析它们是否同时传递或存在重组。
连锁分析常用于家系研究和遗传性疾病的基因定位。
2. 关联分析关联分析是研究基因和表型之间关系的方法。
在关联分析中，通过对一定数量的个体进行基因型和表型的测量，研究同一区域内的不同基因和表型之间的连锁不平衡关系。
这种方法常用于遗传性疾病的研究和基因组关联分析。
3. 追溯分析追溯分析是一种通过调查家系史和分析现有家庭成员的基因数据，确定疾病的遗传性质和模式的方法。
在追溯分析中，需要掌握家系中各成员的基因型、表型和家庭史等信息，通过分析这些信息，可以确定疾病的遗传方式。
4. 协同分析协同分析是一种将多种遗传因素综合起来研究其对人类疾病或表型的影响的方法。
在协同分析中，需要综合考虑多种因素，如基因型、环境因素、年龄和性别等。
5. 基因表达分析基因表达分析是一种研究基因的转录和表达水平的方法。
在基因表达分析中，通过对特定基因的mRNA表达量进行测量，分析其表达变化的规律和机制，从而探究基因与表型之间的关联。
以上是几种生物统计学中常用的遗传分析方法，这些方法均是基于统计学的原理和方法开展研究的。
随着技术的不断进步，这些方法也在不断优化和完善，将对人类和动植物的遗传和表型研究起到越来越重要的作用。
基因表达数据分析及相关统计算法研究
基因表达数据分析及相关统计算法研究随着生物技术的飞速发展，越来越多的基因表达数据被生成和积累。
这些数据提供了宝贵的信息，可以帮助我们更好地了解基因的功能、调控机制以及与疾病相关的变化。
然而，对于海量的基因表达数据如何进行有效的分析和挖掘，仍然是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍基因表达数据分析的基本概念和涉及的相关统计算法的研究进展。
基因表达数据是指在细胞或组织中，基因在特定条件下的转录水平的测量值。
常用的基因表达数据包括基因芯片数据和基因测序数据。
基因芯片技术是最早应用于基因表达数据分析的方法之一，它通过测量RNA分子与特定基因探针的配对情况来反映基因的表达水平。
而基因测序技术则可以提供更详细的基因表达信息，可以测量到具体的转录本和外显子的表达。
基因表达数据的分析涉及的主要任务包括差异表达基因分析、基因表达聚类分析以及功能富集分析等。
差异表达基因分析旨在识别在不同条件下表达水平存在显著差异的基因。
这一任务可以帮助我们理解基因在不同生物过程或疾病状态下的特定功能。
基因表达聚类分析是指将基因或样本根据其表达模式进行分类，寻找共同调控或具有相似表达模式的基因。
功能富集分析则是通过比较差异表达基因集合与已知的功能注释数据库中的基因集合，来发现具有富集功能的基因集合。
为了解决这些基因表达数据分析的问题，研究人员提出了许多统计算法和机器学习方法。
其中最常用的方法之一是差异表达分析中的t检验和方差分析。
t检验可以用于比较两组样本间的表达差异，而方差分析可以用于同时比较多组样本间的表达差异。
除了传统的统计方法，还有基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。
这些机器学习算法可以通过构建分类模型来预测基因是否差异表达或进行样本分类。
近年来，随着单细胞测序技术的发展，单细胞基因表达数据的分析也成为了热点研究领域。
单细胞测序可以提供单个细胞的基因表达信息，揭示细胞间的表型差异和功能特化。
生物信息学中的基因组学数据分析
生物信息学中的基因组学数据分析随着生命科学的快速发展和技术的飞速进步，生物信息学已成为生物研究中不可或缺的工具。
其中，基因组学数据分析是生物信息学中的一个重要分支，通过对生物体基因组数据的统计学、计算学和信息学分析，揭示基因组的组成、结构、功能和演化等方面的规律和特点，因此在生命科学领域具有重要的应用价值，并受到广泛关注。
基因组学数据分析的基本流程基因组学数据分析的基本流程包括数据的预处理、数据的拼接和比对、数据的注释、数据的可视化和数据的挖掘。
1.数据的预处理生物材料不同，提取出的基因组数据的质量也有所差异，因此，数据的预处理是基因组学数据分析的第一步。
预处理包括质量控制、过滤和修剪等操作，旨在提高基因组数据的质量、减少数据的误差和噪声，并为后续的数据分析做好准备。
2.数据的拼接和比对基因组数据往往是以短序列的形式存储的，而大部分生物体的基因组长度都超过了短序列的长度，因此需要将多个短序列拼接成长序列，或将短序列与基因组参考序列进行比对。
拼接和比对过程中，需要考虑到短序列之间的相互关系、短序列的质量和数量，以及参考序列的质量和准确性等因素。
3.数据的注释基因组数据的注释是指通过生物信息学方法对基因组序列进行注释，包括基因结构、基因功能、调控序列、启动子、转录因子结合位点等方面的信息。
基因组数据的注释是基因组学数据分析的核心步骤，其结果对后续的基因功能分析和生物学研究具有重要意义。
4.数据的可视化数据的可视化是把数据以图形的形式呈现出来，使研究人员能够更好地理解基因组数据的特点和规律。
数据的可视化包括基因组序列、染色体、基因结构、基因表达谱图等方面的可视化，通过可视化，研究者可以更直观地了解基因组数据的特点和相互关系，提高数据分析的效率和准确性。
5.数据的挖掘数据的挖掘是指通过生物信息学方法对基因组数据进行深入的挖掘和分析，如基因的功能预测、基因的调控机制、基因的演化等方面的研究。
数据的挖掘是基因组学数据分析的重要环节，其结果对于基因功能研究和生物学研究的深入理解起到关键的作用。
研究生物统计学中的基因表达定量
研究生物统计学中的基因表达定量在生物学研究中，基因表达定量研究是一个非常重要的领域。
通过研究基因的表达，我们可以了解到生物体内基因的运作情况，从而推断出某些生理现象的发生机制。
而在基因表达定量的研究中，生物统计学的应用是不可或缺的一部分。
生物统计学是一门应用数学的学科，它致力于研究各种生物学问题中数据的收集、分析与解释。
而在基因表达定量研究中，我们需要通过一系列检测手段，例如RNA测序、量子PCR等方法，来获取生物体内基因的表达水平。
这些数据需要进行处理和分析，从而得出生物学上需要的信息。
基因表达定量的研究中，有一种重要的生物统计学方法，叫做差异表达分析。
差异表达分析是一种以基因表达数据为依据，对比两组或多组样本，来检测基因的表达在不同样本中是否有显著差异的统计学方法。
通过差异表达分析，可以发现一些表达存在显著差异的基因，从而推断出这些基因对生理过程的调节和影响作用。
差异表达分析中，有两种不同的假设检验方法，分别是t检验和F检验。
t检验通常用于比较两组样本之间的差异，F检验则常用于比较多组样本之间的差异。
这两种方法的实质都是通过统计学的方法，来检测样本集合之间是否存在显著的差异，从而判断差异在统计学上是否具有显著性。
除了差异表达分析之外，我们在基因表达定量研究中还需要使用到一些其他的生物统计学方法，例如聚类分析、主成分分析等方法。
这些方法通过对基因表达数据的降维和分类，来探讨基因之间的关系以及同一基因在不同样本之间的表达模式。
通过这些方法，我们可以更加深入地了解基因的表达规律和调节机制，从而推断生物体内某些调节机制的作用和调节机制的调控规律。
总之，在研究生物统计学中的基因表达定量中，生物统计学方法的应用是至关重要的。
通过合理选择并应用生物统计学方法，我们可以更加全面而深入地了解基因调控机制，推断出某些生理现象发生的机理。
因此，对于生物学研究者而言，学习和加强对生物统计学方法的应用，是非常有必要的。
基因组学数据分析中的差异表达基因筛选方法研究
基因组学数据分析中的差异表达基因筛选方法研究差异表达基因（Differentially Expressed Genes，DEGs）是在不同条件下基因表达水平发生显著差异的基因。
在基因组学数据分析中，筛选差异表达基因是研究基因功能、疾病机制等的重要步骤。
本文将探讨基因组学数据分析中的差异表达基因筛选方法，包括常见的统计分析方法以及机器学习方法。
常见的统计分析方法包括T检验、方差分析（ANOVA）和德沃夏检验（DESeq）。
T检验适用于两个样本情况，可以通过比较两个条件下基因表达平均水平的差异来筛选差异表达基因。
ANOVA适用于三个或者更多个样本情况，通过检验不同条件下基因表达的方差差异来筛选差异表达基因。
DESeq是一种基于负二项分布的差异表达分析方法，主要用于RNA-seq数据分析。
它可以根据基因表达的 |fold change| 和调整的 p-value 来筛选差异表达基因。
机器学习方法在差异表达基因筛选中也发挥着重要的作用。
主要有支持向量机（Support Vector Machine，SVM），随机森林（Random Forest，RF）和神经网络（Neural Networks，NN）等。
SVM是一种监督学习方法，通过构建一个高维特征空间来将不同类别的样本分开，从而实现对差异表达基因的筛选。
RF是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类，根据特征重要性来筛选差异表达基因。
NN是一种模仿神经系统的学习算法，通过权重调整和非线性映射来提取特征并进行分类。
除了上述方法外，还有一些新兴的差异表达基因筛选方法被提出。
如基于网络拓扑的筛选方法（TNA），它利用基因网络的拓扑结构来评估基因的重要性和表达差异程度，从而筛选差异表达基因。
另外，基于组学特征的筛选方法（OMICSFeature）结合了多组学数据（如基因表达、甲基化、蛋白质组等）的特征，通过机器学习模型对差异表达基因进行筛选。
在进行差异表达基因筛选时，需要注意以下几点。
统计学与遗传学研究基因关联分析与遗传变异解读
统计学与遗传学研究基因关联分析与遗传变异解读统计学与遗传学是两个重要的学科领域，它们在基因关联分析与遗传变异解读方面发挥着不可或缺的作用。
本文将探讨统计学在基因关联分析中的应用和遗传学研究中的遗传变异解读，并分析其意义和挑战。
一、统计学在基因关联分析中的应用基因关联分析是研究基因表达与个体性状之间的关系。
统计学方法的应用可以从以下几个方面加强基因关联研究的可靠性和精确性：1.1 基因频率和基因型频率的估计统计学可以帮助研究人员通过样本数据估计出不同基因型的频率和基因频率的分布情况。
利用统计学方法，可以从样本中推断出整个种群的基因型频率，为基因关联分析提供基础数据。
1.2 遗传多态性分析遗传多态性指的是同一位点上存在多种等位基因的现象。
统计学方法可以帮助分析人员对基因多态性进行识别和描述，并通过统计学模型探索与个体性状相关的基因位点。
1.3 单核苷酸多态性(SNP)分析SNP是目前最常见的基因变异形式之一。
统计学方法可以帮助分析人员从大规模的SNP数据中筛选出与目标性状相关的SNP位点，并进行相关性检验和统计显著性验证。
1.4 基因-基因和基因-环境相互作用的分析基因-基因和基因-环境相互作用在基因关联研究中起着重要作用。
统计学方法可以帮助分析人员建立相应的统计模型，揭示基因-基因和基因-环境之间的相互作用关系，并引导进一步的研究。
二、遗传学研究中的遗传变异解读遗传变异是个体间基因组的差异，它对生物个体异质性的产生有重要影响。
遗传学研究的重点之一是解读遗传变异对个体性状的影响，这需要借助统计学的方法和模型进行分析。
2.1 遗传变异的基本统计描述遗传变异通常通过基因型频率、等位基因频率和遗传多态性等统计参数进行描述。
这些统计描述可以从样本数据中得出，并作为遗传学研究中变异解读的基础。
2.2 遗传变异的关联分析遗传变异可以通过关联分析来揭示其与个体性状之间的关系。
关联分析涉及到统计学中的相关性和回归分析等方法，通过建立适当的统计模型来解读遗传变异与性状之间的关联程度和方向。
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关于基因数据的统计学研究
作者：张燕
来源：《现代职业教育·高职高专》2018年第06期
[摘要] 贝叶斯网络有着很好的理论知识和清楚的知识表达形式，是统计学中不确定性研究的一种重要方法，在数据挖掘中有着重要作用。
将其引入基因数据的分析中，能较好地构建网络模型，分析各基因间的相互作用与影响，可广泛应用于生物学和肿瘤学的研究，观察疾病所引起的基因表达变化，并找出重要作用的变量基因。
[关键词] 基因数据；统计学；结构学习
[中图分类号] G648 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）16-0137-01
随着人类基因组序列草图的完成，有关功能基因组的研究在生命科学领域中占据越来越重要的地位。
阐明基因选择性表达所依赖的调控信息及其相互作用的分子机制，成为揭示生命现象本质的核心问题，是功能组研究的重要内容。
随着基因组学研究的深入展开，基因的表达调控研究已经从单个基因、线性的调控拓展到立体层面上多基因、基因簇乃至整个基因组的调控网络。
如何有效地利用已有的基因组学数据，充分整合多学科的思路，建立新的试验系统和技术体系，阐明基因组表达的调控网络，分析基因之间的相互制约关系，已经成为功能基因组学领域内国际竞争的焦点。
贝叶斯网络方法将概率理论知识与图论结合，其有图形化表示、因果关系清晰以及不确定性推理等优点，本文将贝叶斯网络引入基因数据中并进行分析，从概率角度描述了各基因间的依赖关系，从而阐明了整个基因组之间的调控网络。
一、对基因数据的预处理
贝叶斯网络的结构学习是一个NP-Hard问题，而构建网络结构最常见的方法是在结点变量的顺序已经确定的情况下，采用局部搜索算法。
在基因表达谱数据中，由于没有任何先验知识，本实验中对网络的构建使用的是K2算法，而K2算法需要预先知道网络变量的先后顺序，本文将重点介绍决策树算法，将ID3算法用于确定各结点的顺序。
二、结构学习
在建模之前需要完成的最后一步工作是需要把样本数据分成训练集和检验集，分别用于训练检验和模型检验。
数据经过离散化之后，除去预留几个样本的各基因表达情况用作模型验证，其余的样本作为训练集导入实验软件matlab中。
在网络拓扑结构的构建过程中，最大父结点个数的设置问题直接影响了所得网络的规模与结构。
随着父结点个数越多，所得的网络结构就越复杂，虽然能更多地揭示各结点之间的相互关系，但是计算复杂性越高，学习时间也将大大增加，同时基因之间的相关性也被扩大，可能会有不必要的有向弧也出现在网络中的情况，从而可能会引入不必要的关联。
在实验中我们逐渐增加父结点的个数，会出现由于网络过于复杂而程序运行时内存不足的情况，此时程序无法运行下去。
由于贝叶斯网络拓扑结构常常存在贝叶斯等价类，而在没有先验知识的情况下，贝叶斯等价类所代表的网络拓扑结构可以看成是表示了相同的联合分布，所以本文还可以通过学习得到与上图互为等价的网络拓扑结构，继而得到相应的连接矩阵，通过比较分析得到部分变量之间的有向弧的方向可以反转。
因此在没有任何先验知识的情况下，可以根据K2得到的网络结构进一步进行参数学习；如果通过其他方法获得了一定的先验知识，比如实验，则可以根据等价的拓扑结构，改变相应的变量间的有向弧的方向，得到最新的网络拓扑结构。
因此我们可以找到等价的网络拓扑结构。
本文利用贝叶斯网络的等价类知识，并利用BNT，可以构造出Cpdag 邻接矩阵，并从矩阵中找到可以反转的部分有向弧。
Cpdag邻接矩阵中如果（i，j）=1，（j，i）=1，则变量i与变量j的连接弧是可反向的，从而可以得到所有可以反向的弧。
三、参数学习
1.完整数据的参数学习。
本研究是通过研究网络拓扑结构中各结点的父结点、子结点的数目以及各结点间的有向弧寻找在网络中起到关键性作用的变量结点，这对网络的认识理解有关键性的帮助作用。
2.已知网络结构时缺失数据下的参数学习。
对于含有缺失值的情况，由于此时不能用MLE 直接估计，所以采用EM算法进行MLE参数估计。
由于EM算法本身需要设置迭代的次数以及迭代的阈值，也就是两次迭代的对数似然比log-likelihood的相差值。
分别随机设置几个不同的缺失值，并设置含缺失值的迭代次数，即可最终所得的log-likelihood值。
EM算法对含有缺失值的数据有较好的处理能力，只是当缺失值比较多时，需要迭代的次数较多，但依旧不影响其收敛性。
通过对完整数据集和不完整数据集求参数估计，完整数据集与不完整数据集都能判断出父结点对子结点的调控作用，同时两种方法的学习结果是相同的：独立地判断了父结点对子结点的促进或抑制作用，且对子结点起促进作用的结点多，起抑制作用的结点少。
3.未知网络结构时缺失数据下的参数学习。
同结构已知，含有缺失值的数据的情况类似，我们将完整的基因数据随机设置一定的缺失值，并使用SEM算法同时进行网络拓扑结构和参数结构的学习。
四、模型验证
1.考虑在完整数据集时。
2.考虑在已知网络结构、存在缺失数据时。
3.考虑在网络结构未知、存在缺失数据时。
在贝叶斯网络模型的构建中，我们已经留出几个样本进行模型验证，考虑关键结点的预测表达情况。
本文完整地研究了在完整数据集和含缺失数据集的情况下的贝叶斯网络的结构学习和参数学习的过程，最终得到了基因间依赖关系的网络，并表达了基因间的调控作用。
最后通过模型验证证明了整个学习过程的合理性。
参考文献：
[1]黄解军.贝叶斯网络结构学习及其在数据挖掘中的应用研究[D].武汉大学，2005：1-80.
[2]邓勇施，文康，陈良州.基于模型诊断的贝叶斯解释及应用[J].上海交通大学学报，2003，37（1）：5-8.。