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dc.contributor.author盧鴻興en_US
dc.contributor.authorHENRY HORNG-SHINGLUen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:31:14Z-
dc.date.available2014-12-13T10:31:14Z-
dc.date.issued2005en_US
dc.identifier.govdocNSC94-2118-M009-010zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/90794-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1094194&docId=206138en_US
dc.description.abstract在後基因體時代,我們希望透過高通量的生物科技來探索生物的功能性研究。這些新技術提供的生物資料包括序列資料,蛋白質間交互作用,生物晶片資料如基因晶片、蛋白質晶片…等等。這些生物資料的快速累積對統計分析帶來巨大的挑戰。藉由這個三年的長期計畫, 我們打算從統計觀點針對生物網路和調控路徑的分析問題來發展方法和執行研究。 整體而言,我們將以基因體的大規模資料,結合布爾網路、貝氏網路、和微分方程模型的動態系統的方法,進行統計性質的研究。具體而論,我們將探討下列的問題。首先是針對不同類型的生物資訊發展出統計學模式以解釋生物的變異,實驗因子和隨機誤差。接著,統計量與估計方法將被應用來去除系統性和雜訊的干擾。我們因此能對生物元素之間的關聯與調控關係做更準確的估計。假設檢定或區間估計的方法可以進一步用來檢驗生物的假設,並且我們也將發展方法來控制偽錯誤和偽正確。我們最後將對生物的功能與結構關係進行更進一步的研究。 在這項計畫結束後,我們將應用不同類型的生物高通量資料進行生物網路和途徑的統計分析與重建。 並且結合不同的生物資料庫做完整的研究。這些新的統計方法將不僅能提供生物學數據方面的分析工具,而且將會為其他關於網路與途徑的科學研究提供一個新的觀點。zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject生物網路zh_TW
dc.subject調控路徑zh_TW
dc.subject蛋白質間交互作用zh_TW
dc.subject基因晶片zh_TW
dc.subject布爾網路zh_TW
dc.subject貝氏網路zh_TW
dc.subject微分方程模型的動態系統.zh_TW
dc.title生物網路和調控路徑的統計分析(I)zh_TW
dc.titleStatistical Analysis of Biological Networks and Pathways(I)en_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學統計學研究所zh_TW
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