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網頁伺服器工具及軟體套件設計及實作：使用基因集關聯富集分析註釋基因表達譜

為了解決R 離線安裝套件的問題，作者馬嘉良 這樣論述：

近年來，在生物學、生物醫學及藥理學等先驗知識的背景下解釋和註釋DNA、RNA及蛋白質之定序資料成為一大需求。功能富集分析廣泛地被使用於分析功能基因集是否富集在感興趣的基因列表中，例如過表徵分析（Over-Representation Analysis , ORA）中的TermFinder、GSEA、DAVID及Enrichr等工具使用各種類型的功能基因集進行富集分析。這些方法透過計算重疊基因的覆蓋率，以檢查功能基因集及感興趣的基因列表之間關聯程度的統計顯著性。然而當功能基因集或生物路徑註釋不完整時，這些方法的適用範圍及性能會受到影響。為克服此限制，最近的研究提出了網路富集分析（Network

Enrichment Analysis, NEA）的方法，例如EviNet、EnrichNet及ToppNet/ToppGenet等工具在背景網路中採用網路拓撲結構來考慮目標基因列表及功能基因集間的交互作用關係。但作為背景的生物網路大多屬於不完整的聚合網路，其難以被用於描述特定類型及狀態下的鏈接/網路結構的變化。共表現網路分析（co-expression network analysis）被認為可從全基因組表達譜中推斷特定生化途徑中基因間的關聯。然而，共表現網路在先前提出的ORA方法及NEA方法（含相關工具）中都未被考慮。為了解決上述議題，我們提出了基因集關聯富集分析（Gene set co

rrelation enrichment, Gscore），並建立了線上網頁伺服器工具（https://gscore.ibs.nctu.edu.tw/）及離線軟體套件（software package）。針對使用者提供的基因表現資料，Gscore將使用者感興趣的基因列表及功能基因集之間的差異表現基因（Differentially Expressed Gene, DEG）透過超幾何分布方法進行富集分析及統計校正，並透過熱圖、點圖、互動式表格及網路等視覺化方式呈現分析結果，提供使用者多元的互動資料呈現方式。Gscore是第一個工具用於同時辨識（1）隱性關聯：其可用於推測基因列表（或其單一基因）是否

可在功能上連結到已知基因集；及（2）顯性關聯，其可通過ORA方法檢測出來。不同於多數方法僅提供網頁伺服器工具或離線軟體套件，Gscore提供使用者自由選擇在網頁端及本地端進行分析。分析結果顯示，相對於NEA方法找到過多的假陽性關聯，Gscore方法辨識到的關聯數量適中且比ORA方法找出更多的隱性關聯。針對辨識17種癌症之差異表現基因於79個癌症相關生化途徑之關聯，我們發現Gscore方法可更精確連結差異表現基因與癌症相關途徑。進一步透過基於網路分離（network-based separation）拓撲性及生物過程相似性之分析，Gscore、ORA及NEA方法相對於無關係之途徑皆明顯獲得顯著較

佳的分數。總體而言，Gscore 提供了一個十分有用的新分析框架，可透過先驗的生物學知識去註釋及探討單一基因、基因列表甚至是全基因組表達譜。

應用於物聯網環境之階層式發布/訂閱架構實作

為了解決R 離線安裝套件的問題，作者羅紹賢 這樣論述：

P2P(Peer-to-Peer)，又稱點對點傳輸，是一種網路架構。在P2P的運作模式中，相對於傳統的主從式架構(Client-Server)，每個端點(Client)的溝通都會透過伺服器來傳遞。因此，在上述的環境中，每一個客戶端都是分散的。每一個端點都可以作為客戶端或伺服器端，甚至是同時兼任兩者而存在著。 近年來，由於物聯網的興起，另一種名為發布/訂閱(Publish/Subscribe)的通訊架構也逐漸流行。它的特色是由一個中間者(Broker)擔任伺服器，接收來自於發布者(Publisher)所發布的主題訊息，再轉發給訂閱該主題的訂閱者(Subscriber)。這麼做最大

的好處在於可減少訊息發布者與訂閱者之間在時間與空間中的耦合，兩者甚至都不需要知道對方的存在。但是，萬一中間者發生故障，訊息遞送服務就無法運作。 為了解決 Pub/Sub 架構中的單點故障（SPOF）的問題，在本篇論文中，我們基於開源軟體 ActiveMQ 實現了階層式中間者的架構。具體來說，我們在具有 Raspberry Pi 開發版的 IoT 環境中部署兩層的中間者群集。數據在上層中間者（又稱中間者中心）之間進行同步，並在雙活躍配置下運行，為發布者提供服務。下層中間者（又稱中間者）由中間者中心管理，並負責為訂閱者提供服務。我們進行了幾次實驗，以測試階層式中間者架構的容錯能力，以及評估與單個

中間者相比之下階層式中間者架構的系統性能。