Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,883,048
Modeling and reconstruction of genetic networks
Chủ nhiệm:
Tra Thi Vu
; Thành viên:
Số:
kiv.zcu.cz ;
Năm hoàn thành:
2005; Đề tài Khác;
Lĩnh vực:
Khoa học
This work focuses on studying of genetic networks. The first part introduces the concept of genetic network and its characteristics. In the second part, an overview of modeling, simulation and reconstruction of genetic networks is presented including modeling formalisms, modeling methodologies and lately remarkable approaches related to the topic of genetic networks. The third part lays out our works on simulation and reconstruction of genetic networks. Nonlinear differential model has been chosen as a model of dynamic behavior of common genetic networks. Together with the given model, an artificial neural network-based algorithm was derived for the solution of the inverse problem of network reconstruction from experimental time series. The concept was applied for modeling and reconstruction of the lambda phage genetic circuit. The fourth part concentrates on the study of the inverse problem of solving nonlinear differential equations, investigates its alternative solutions. Five solvers supported by three algorithms are proposed and their experimental results are summarized. The fifth part carries out applications of the nonlinear differential model to microarray experiments. A protocol for extracting values of gene expression from microarray experiments is presented and an order-based sequence-clustering algorithm is derived. After that, an approach of SVD to data filtering is presented. Thence, a model-based clustering of microarray time profiles is proposed for identification of coordinately controlled gene clusters in the genome of eubacterium Streptomyces coelicolor. Finally, modeling of transcriptional control by the modified genetic network model is presented, and its applications to identification of transcriptional regulators of particular target genes and to the studies of transcriptional control mechanisms in the yeast Saccharomyces cerevisiae are laid out.
Đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào mô phỏng và tái cấu trúc mạng di truyền trong lãnh vực vi sinh. Sản phẩm đề tài là luận văn tiến sĩ của tác giả =>
Xem
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn