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《融合多組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)染色質(zhì)開放性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》以染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)的信息解讀為主線，通過(guò)融合多種組學(xué)數(shù)據(jù)的方式，研究預(yù)測(cè)染色質(zhì)開放性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法、探索單細(xì)胞染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)分析的理論與方法；系統(tǒng)性地研究了細(xì)胞群與單細(xì)胞染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)生物數(shù)據(jù)解讀中的概率密度估計(jì)等共性基礎(chǔ)問(wèn)題進(jìn)行了創(chuàng)新性探索，研究成果不僅能對(duì)大規(guī)模染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析，還能加強(qiáng)對(duì)細(xì)胞調(diào)控機(jī)制的深入理解，從而促進(jìn)對(duì)遺傳學(xué)數(shù)據(jù)的有效解讀。
《融合多組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)染色質(zhì)開放性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》可供生物信息學(xué)、遺傳學(xué)及染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的高校師生和科研院所研究人員及相關(guān)技術(shù)人員閱讀參考。

生物大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展和積累，特別是在高通量測(cè)序技術(shù)的推動(dòng)下，為我們深入理解基因調(diào)控機(jī)理和探索復(fù)雜遺傳疾病的發(fā)展提供了前所未有的機(jī)會(huì)。然而，目前對(duì)這些生物大數(shù)據(jù)的全面解讀仍面臨著推理復(fù)雜、生物知識(shí)不夠準(zhǔn)確、多源異質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)同分析不夠精細(xì)等挑戰(zhàn)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域取得了突破性成果，為解決這些關(guān)鍵問(wèn)題提供了強(qiáng)大的工具。
劉橋博士在其學(xué)位論文中，以染色質(zhì)開放性這一表觀遺傳學(xué)信號(hào)的預(yù)測(cè)方法為例，系統(tǒng)地研究了細(xì)胞群水平及單細(xì)胞水平的染色質(zhì)開放性分析系統(tǒng)與方法，開發(fā)了多種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的解讀和分析。主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新成果可以概括為以下三點(diǎn)：
（1）提出了對(duì)染色質(zhì)開放區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)方法。通過(guò)整合基因組序列、基因表達(dá)數(shù)據(jù)，以及物種進(jìn)化保守性信息，獲得了很高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，解釋了染色質(zhì)開放區(qū)域特有的基因組序列特征。進(jìn)一步基于預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)了個(gè)性化的遺傳變異致病性識(shí)別方法，可促進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中重大疾病的個(gè)性化防診治。
（2）提出了對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行概率密度估計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與方法。通過(guò)構(gòu)建兩組循環(huán)相連的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，在對(duì)高維稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行降維的同時(shí)進(jìn)行概率密度估計(jì)。該理論突破了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中理論缺乏的瓶頸，是深度學(xué)習(xí)理論研究的一項(xiàng)重要進(jìn)展。
（3）提出了基于單細(xì)胞染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)辨識(shí)細(xì)胞類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在上述概率密度估計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論指導(dǎo)下，設(shè)計(jì)了用于非監(jiān)督聚類的循環(huán)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)細(xì)胞類型的辨識(shí)，進(jìn)行了后續(xù)細(xì)胞類型層次的功能建模分析。進(jìn)一步拓展該模型，實(shí)現(xiàn)了整合單細(xì)胞基因表達(dá)與染色質(zhì)開放性數(shù)據(jù)的細(xì)胞類型精確辨識(shí)。
綜上所述，劉橋博士在其學(xué)位論文中展現(xiàn)了其在生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)分析與建模中的能力和創(chuàng)新成果。他所提出的多種深度學(xué)習(xí)和人工智能方法，不僅顯著提升了生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)建模的能力，也為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的個(gè)性化防診治提供了重要的理論支持，為未來(lái)的生物信息學(xué)研究和臨床應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
江瑞教授
北京，2024年7月

第 1 章引言 1
1.1 研究背景與意義 1
1.1.1 高通量測(cè)序技術(shù) 3
1.1.2 染色質(zhì)開放性 5
1.1.3 基因調(diào)控機(jī)制 10
1.2 研究現(xiàn)狀與不足 12
1.2.1 細(xì)胞群染色質(zhì)開放性預(yù)測(cè)方法 12
1.2.2 單細(xì)胞染色質(zhì)開放性分析方法 15
1.3 本書研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn) 18
1.4 本書內(nèi)容安排 21
1.5 小結(jié) 22
第 2 章基于序列信息的染色質(zhì)開放性預(yù)測(cè)方法 23
2.1 引言 23
2.2 整合序列進(jìn)化保守性的隨機(jī)森林預(yù)測(cè)方法 24
2.2.1 研究背景與動(dòng)機(jī) 24
2.2.2 基于隨機(jī)森林的 kmerForest 模型 26
2.2.3 kmerForest 模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)染色質(zhì)開放性 27
2.2.4 利用 kmerForest 模型促進(jìn)遺傳變異數(shù)據(jù)的解釋 31
2.2.5 分析與小結(jié) 33
2.3 結(jié)合 k 聚體特征的混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法 34
2.3.1 研究背景與動(dòng)機(jī) 34
2.3.2 基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Deopen 模型 36
2.3.3 Deopen 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)染色質(zhì)開放性二值狀態(tài) 39
2.3.4 Deopen 準(zhǔn)確恢復(fù)連續(xù)染色質(zhì)開放性信號(hào) 44
2.3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積核的生物解釋 48
2.3.6 分析與小結(jié) 50
2.4 小結(jié) 54
第 3 章融合組學(xué)數(shù)據(jù)的跨細(xì)胞系染色質(zhì)開放性預(yù)測(cè)方法 55
3.1 引言 55
3.2 研究背景與動(dòng)機(jī) 56
3.3 基于密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的 DeepCAGE 模型 58
3.3.1 模型設(shè)計(jì)架構(gòu) 58
3.3.2 模型評(píng)價(jià)方法 59
3.3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理 61
3.4 DeepCAGE 模型預(yù)測(cè)性能 63
3.4.1 DeepCAGE 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)跨細(xì)胞系染色質(zhì)開放性二值狀態(tài) 63
3.4.2 DeepCAGE 準(zhǔn)確恢復(fù)跨細(xì)胞系染色質(zhì)開放性連續(xù)信號(hào) 64
3.4.3 針對(duì) DeepCAGE 模型的消融性分析 67
3.5 DeepCAGE 模型的生物學(xué)應(yīng)用與解釋 69
3.5.1 基于梯度的轉(zhuǎn)錄因子的優(yōu)先排序分析 69
3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積核的可視化與信息熵分析 71
3.6 DeepCAGE 模型在解讀全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)上的應(yīng)用 72
3.6.1 建立全基因組測(cè)序變異位點(diǎn)影響的評(píng)估方法 72
3.6.2 全基因組數(shù)據(jù)測(cè)序變異位點(diǎn)的排序分析 73
3.6.3 從全基因組突變位點(diǎn)到復(fù)雜表型的建模與解釋 74
3.7 小結(jié) 75
第 4 章基于深度生成式模型的單細(xì)胞染色質(zhì)開放性分析方法 77
4.1 引言 77
4.2 研究背景與動(dòng)機(jī) 79
4.3 基于循環(huán)對(duì)抗生成式網(wǎng)絡(luò)的概率密度估計(jì)模型 Roundtrip 80
4.3.1 概率密度估計(jì)的建模與求解方法 81
4.3.2 概率密度估計(jì)模型的遷移 86
4.4 解析單細(xì)胞染色質(zhì)開放性的 scDEC 模型 87
4.4.1 scDEC 模型設(shè)計(jì)架構(gòu) 87
4.4.2 模型的對(duì)抗式訓(xùn)練 89
4.4.3 模型評(píng)價(jià)方法 92
4.4.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理 94
4.5 scDEC 模型在細(xì)胞類型發(fā)現(xiàn)上的性能表現(xiàn) 97
4.5.1 scDEC 在多個(gè)數(shù)據(jù)集上細(xì)胞聚類性能上優(yōu)于已有方法 97
4.5.2 scDEC 在大規(guī)模 scATAC-seq 數(shù)據(jù)下的性能分析 109
4.5.3 scDEC 模型在單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)上的性能分析 109
4.6 scDEC 促進(jìn)下游生物應(yīng)用與發(fā)現(xiàn) 113
4.6.1 利用 scDEC 模型促進(jìn)細(xì)胞特異性 motif 分析 113
4.6.2 利用 scDEC 模型促進(jìn)細(xì)胞軌跡推斷分析 118
4.6.3 利用 scDEC 模型消除單細(xì)胞數(shù)據(jù)中的實(shí)驗(yàn)技術(shù)噪聲 119
4.7 小結(jié) 122
第 5 章總結(jié)與展望 126
5.1 總結(jié) 126
5.2 未來(lái)展望 128
參考文獻(xiàn) 130

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