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Language(s):
eng - English
Dates:
2009-06-10
Publication Status:
Not specified
Pages:
XII, 124
Publishing info:
Berlin : Freie Universität Berlin
Table of Contents:
Preface xi
1 Introduction 1
1.1 Biological Mass data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Thesis Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2 Finite Mixture Models 7
2.1 Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 Atomic Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.2 Mixture Models from Different Perspectives . . . . . . . . . . . 11
2.1.3 Sampling from a Mixture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2 Expectation Maximization (EM) Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2.1 General Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 EM for Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3 Parameter Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.4 Drawbacks of the EM Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Mixture Models for Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.1 Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2 Clustering Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.3 Handling of Missing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4 Dealing with Noisy Data Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4 Bayesian Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.4.1 Conjugate Priors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4.2 Parameter Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 Partially-supervised learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3 Context-specific Independence Mixture Models 31
3.1 Prior Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 Context-specific Independence (CSI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3 CSI for Mixture Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3.1 CSI from Different Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.4 Bayesian CSI Mixtures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.5 Structural EM Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.5.1 General Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.5.2 Structural EM for Bayesian CSI Mixture Models . . . . . . . . . 38
Contents
3.5.3 Structure Parameter Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.6 CSI Mixtures and Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.6.1 Interpretation of the CSI Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.6.2 Feature Ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4 Structure Learning Algorithm 45
4.1 Algorithm Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2 Combinatorial Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.3 Structure Space Search Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.3.1 Choosing the Structure Prior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.3.2 Search Strategy Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.4 Running Time Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.1 Feature-wise Caching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4.2 Candidate Structure Graph . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.4.3 Posterior bounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.4.4 Structure Learning Running Time . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5 Mixture Modeling for Transcription Factor Binding Sites 59
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2 TFBS Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3.1 Simulation Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3.2 Analysis of TF LEU3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.3.3 Conservation Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.3.4 Examples of Binding Site Subgroups . . . . . . . . . . . . . . . 68
6 Clustering of Protein Families Using Mixtures 71
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
6.2 Dirichlet Mixture Priors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
6.3 Prior Parameter Derivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4 Feature Ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.5.1 L-lactate Dehydrogenase Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.5.2 Protein Kinase Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.5.3 Nucleotidyl Cyclase Family . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.5.4 Partially-supervised Protein Clustering . . . . . . . . . . . . . . 82
7 Clustering of Heart Disease Phenotype Data 85
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
7.2 Data Set . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
7.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Contents
8 Discussion 93
8.1 CSI Mixture Models & Structure Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
8.2 Transcription Factor Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
8.3 Protein Family Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
8.4 Heart Disease Phenotype Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Bibliography 99
A Notation 115
B Abbreviations 117
C Nucleotide & Amino Acid Codes 119
D Random CSI Models 121
E Zusammenfassung 123
Rev. Type:
-
Identifiers:
eDoc: 446312
Degree:
PhD
