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研究生: 陳韋澔
Chen, Wei Hao
論文名稱: T細胞識別過程的馬可夫鏈模型及網路模體—前饋迴路
Recognition Process of T-cells with Markov Chains and Network Motifs — Feed-Forward Loop
指導教授: 許文郁
Shu, Wun-Yi
口試委員: 陳鄰安
洪慧念
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 40
中文關鍵詞: 免疫系統T細胞馬可夫鏈網路模體前饋迴路
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  • 摘要

      近年來,隨著電腦計算機的進步,生物的研究來到了嶄新的時代,將以往生物體內信號、基因、細胞以及蛋白質的單一分析,統整成較大組織的研究,系統生物學就此誕生,用大量的數學模型去描述生物體內信號、基因、細胞以及蛋白質的相互作用,進而了解整個生物體網路的運作。
      本文有兩個研究的主題,第一個是在免疫系統中,T細胞的運作模式。探討T細胞的如何從親和力僅有10倍之差的自身蛋白以及外來蛋白中,達到比〖10〗^(-6)還要小的識別錯誤率,並運用一個較為靈活且具未來性的馬可夫鏈(Markov Chains)模型去描述此識別過程。第二個是研究生物體的轉錄網路(transcription network)中的三節點模體(network motif),並得知前饋迴路為一個網路模體。接著探討其擁有的功能、優勢,得知其能夠在生物體不斷演化的過程中,大量存留在生物體中原因。


    第一章  緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機與目的 1 第二章  免疫系統與動態校正 2 2.1 免疫系統與T細胞 2 2.2 動態校正模型 3 2.3 動態校正模型的識別錯誤率 4 第三章  用馬可夫鏈來解釋T細胞的運作 6 3.1 統計分析工具 6 3.2 馬可夫鏈模型的錯誤率 9 3.3 馬可夫鏈模型所需時間的期望值、變異數 14 3.4 模擬 18 3.5 模型的比較 20 第四章  網路模體與前饋迴路 22 4.1 轉錄網路與網路模體 22 4.2 模擬 24 4.3 前饋迴路 26 第五章  結論 33 參考文獻 34 附錄 35

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