【摘 要】
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随着高通量蛋白质组学、微阵列技术和生物信息学技术的发展，一个新的学科“系统生物学”应运而生，它的目标是从系统的层次上理解生物系统。生物实验数据分析和生化网络的建模与
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随着高通量蛋白质组学、微阵列技术和生物信息学技术的发展，一个新的学科“系统生物学”应运而生，它的目标是从系统的层次上理解生物系统。生物实验数据分析和生化网络的建模与仿真是系统生物学方法论中的两个重要组成部分，本文中主要关注多源数据和时序组学数据的数据分析以及基于Agent技术的生化网络建模与仿真，完成的特色工作有：
1.蛋白质蛋白质相互作用的发现和预测对于理解众多生物现象具有重要的意义，本文给出了一种基于多源数据使用通信模型进行PPI预测的方法。理论分析和实验结果表明该方法具有很好的效果。
2.生物体的组成在众多的层次上表现出了高度的有序结构。本文针对血浆蛋白组时序数据，利用香农熵研究由于2型糖尿病引起的血浆蛋白质组有序度变化，并在实验中发现了随着时间的变化糖尿病老鼠一直比正常老鼠有较高的熵值。
3.生物标记物可以进行相关疾病(比如癌症)的发病过程跟踪，以及疾病预诊和药靶发现。在本文中，我们给出一种基于局部统计的组学数据的生物标记物验证方法，该方法可以有效的提高生物标记物的挑选效率。
4.针对生命系统中的自组织现象研究，本文给出一种基于Agent技术的生化网络建模仿真方法，该方法体系能与当前主流建模工具很好的结合，可广泛应用于生物分子系统的研究。
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