检索结果-内蒙古大学图书馆

北京邮电大学学报 2010年第2期33卷 54-57页

作者：朱思峰刘芳柴争义西安电子科技大学计算机学院西安710071 周口师范学院数学与信息科学系河南周口466001

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法.根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构... 详细信息

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法.根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法.与K-均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.

关键词：聚类算法免疫优势克隆算法基因表达数据分析 Consine系数

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基因表达数据分析的随机森林方法及算法改进

基因表达数据分析的随机森林方法及算法改进

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黑龙江省统计学会第七次会员代表大会暨第十次全省统计科学讨论会

作者：武晓岩方庆伟哈尔滨医科大学卫生统计学教研室

对基因表达数据分析的一个重要任务是对样品进行判别分类,即根据已知的基因表达数据建立判别模型,对未知样本进行判别与分类,并希望用较少的基因数目获得较好的分类效果,这对临床诊断、治疗以及对功能基因的研究都有重要的意义。目前有... 详细信息

对基因表达数据分析的一个重要任务是对样品进行判别分类,即根据已知的基因表达数据建立判别模型,对未知样本进行判别与分类,并希望用较少的基因数目获得较好的分类效果,这对临床诊断、治疗以及对功能基因的研究都有重要的意义。目前有多种基因表达数据的分类方法,如神经网络、支持向量机、自组织作图等,效果各异。最近,应用组合分类器的方法得到了人们重视,即将多个单一分类器的预测模型进行组合,产生一个新的分类器,然后利用它对未知数据进行分类。许多研究表明,组合分类器比单一分类器的分类效果好,随机森林(Random forest)就是一种利用多个分类树对数据进行判别与分类的方法,它可以应用于变量个数远大于样本个数的数据,并且不会产生过拟合现象,在对数据进行分类的同

关键词：分类器随机森林方法基因表达数据分析变量筛选随机森林算法判别效果区分度 AUC 曲线下面积判别分类判别与分类随机森林模型算法改进

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膜计算在基因表达数据分析中的应用

膜计算在基因表达数据分析中的应用

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作者：高雪峰西华大学

学位级别：硕士

膜计算作为自然计算的一个新分支,是受生命细胞的结构和功能以及高级生命组织和器官间的协作所启发的一种计算模型,这种计算模型普遍称为P系统。由于其具有分布式、并行计算能力和不同模型所表现出的诸多优势和特征,膜计算吸引了众多学... 详细信息

膜计算作为自然计算的一个新分支,是受生命细胞的结构和功能以及高级生命组织和器官间的协作所启发的一种计算模型,这种计算模型普遍称为P系统。由于其具有分布式、并行计算能力和不同模型所表现出的诸多优势和特征,膜计算吸引了众多学者的关注,并在众多领域得到广泛应用。随着多个生物基因组测序的完成、微阵列技术的广泛应用,基因表达数据的爆炸性增长迫切需要自动、有效的数据分析工具,对基因表达数据的分析成为生物信息学的研究热点和难点。目前聚类分析已经成为生物信息学中基因表达数据分析的有力工具。本文首先将模糊划分技术与遗传进化机制相结合,并对初始对象进行实数编码,从而对维度较低的数据集获得良好的聚类划分效果。在此基础上,针对基因表达数据类型多、处理量大、数据之间内在关系更加集成和复杂的特点,本文提出了一种膜计算框架下的模糊聚类算法,设计了一个两层嵌套结构的细胞型P系统,并且它的进化和转运机制被利用来开发这个模糊聚类算法。这个细胞型P系统能够有效地发现最优簇中心。所提出的模糊聚类算法在一个真实基因表达数据集上被测试,并与经典的Iclust算法和近期开发的Fuzzy-VGAPS算法进行了比较。比较结果表明在聚类有效性上所提出的模糊聚类算法明显优于其它两种算法。

关键词：膜计算细胞型P系统聚类基因表达数据分析

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非负矩阵分解及在基因表达数据分析中的应用研究

非负矩阵分解及在基因表达数据分析中的应用研究

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作者：马春霞曲阜师范大学

学位级别：硕士

生物信息学作为一门集计算机科学、统计学及应用数学于一体的新兴交叉学科,被用来解释和研究隐藏的生物资源,进一步揭示隐藏在大量数据背后的生物奥秘。随着科技的迅速发展,每天都有成千上万的数据被输入生物数据库。在生物信息学中,怎... 详细信息

生物信息学作为一门集计算机科学、统计学及应用数学于一体的新兴交叉学科,被用来解释和研究隐藏的生物资源,进一步揭示隐藏在大量数据背后的生物奥秘。随着科技的迅速发展,每天都有成千上万的数据被输入生物数据库。在生物信息学中,怎样从大量的基因表达数据中准确而又高效率地找出潜在的基因功能和对应基因表达水平。DNA微阵列的产生很好地解决了这个问题。其中,DNA微阵列产生的基因表达数据是最受研究人员关注的数据。基因表达数据矩阵一般具超高维小样本的特点,这给基因表达数据的分析和处理带来挑战。因此在基因表达数据分析中,选择合适有效的聚类分析和降维方法是至关重要的。本文利用非负矩阵分解相关理论来对癌症样本进行聚类分析和对特征基因进行提取。为了在降维的基础上更好地提高效率,本文提出两种改进的非负矩阵方法,并应用于特征基因提取方面。实验验证了这两种改进方法的可行性及有效性。本文研究的主要工作有:(1)非负矩阵分解在基因表达数据中的聚类分析。首先对非负矩阵分解(NMF)做系统概括;其次利用图正则非负矩阵分解(GNMF)对肿瘤样本进行聚类分析;最后用NMF,SNMF和GNMF这三种方法在肿瘤样本中进行聚类分析。(2)基于L0范数图正则非负矩阵分解算法。本文将GNMF和L0范数约束NMF的原理进行结合,提出了基于L0范数图正则非负矩阵分解算法(GL0NMF),并将其应用到基因表达数据提取中进行研究分析,最后将实验结果导入基因本体论(GO)中分析。通过与PMD,SPCA和GNMF算法对比,实验验证了笔者提出的算法在基因提取方面具有一定的可行性与有效性。(3)监督性稀疏非负矩阵分解算法。为提高NMF在基因表达数据分析中的效率,本文在稀疏控制的非负矩阵分解算法上引入类别信息,提出监督性稀疏非负矩阵分解算法(CISNMF),并将其在基因表达数据提取中进行研究分析,最后利用GO进行定性分析。通过与PMD,SPCA,SNMF和SVM-RFE进行对比,实验结果表明CISNMF算法具有一定的可行性与有效性。本文的创新点主要是提出了两种改进的非负矩阵算法:基于L0范数图正则非负矩阵分解算法(GL0NMF)和监督性稀疏非负矩阵分解算法(CISNMF)。并将这两种算法分别应用到基因表达数据提取中,实验验证了本文提出的算法在基因提取方面具有一定的可行性与有效性。

关键词：基因表达数据分析聚类分析特征基因提取非负矩阵分解基因本体论

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一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法

一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法

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作者：付聪梁磊张彦易星丞许彤 130000 吉林省长春市高新区硅谷大街3355号超达创业园磐谷国际商务港2幢408室

一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法，涉及数据分析领域。本发明包括：数据获取、数据预处理、基因模块识别、GO富集分析、PPI网络构建、HUB基因识别和HUB基因验证。本发明在充分利用基因表达数据包含信息的基础上，可以通过多... 详细信息

标准号: CN113380326B

一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法，涉及数据分析领域。本发明包括：数据获取、数据预处理、基因模块识别、GO富集分析、PPI网络构建、HUB基因识别和HUB基因验证。本发明在充分利用基因表达数据包含信息的基础上，可以通过多次迭代为每个基因寻找最佳隶属模块，故识别出的基因模块更加可靠。本发明可更好地挖掘出基因模块中包含的隐藏信息，从而对所要解决的生物信息学问题进行全面分析。本发明中通过对基因表达数据进行数据预处理，解决了基因表达数据中存在的噪声多、无关基因多、数据稀疏等问题。本发明通过下游的生物信息学分析流程，可完成一系列生物信息学分析，可以对待解决的生物信息学问题进行全面的分析与解释。

关键词：基因表达数据生物信息学分析基因生物信息学数据预处理基因表达数据分析基因识别基因验证聚类算法模块识别全面分析数据分析数据获取数据稀疏网络构建无关基因隐藏信息富集噪声分析挖掘

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一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法

一种基于PAM聚类算法的基因表达数据分析方法

引用

作者：付聪梁磊张彦易星丞许彤 130000 吉林省长春市高新区硅谷大街3355号超达创业园磐谷国际商务港2幢408室

标准号: CN113380326A

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人脑中节律相关基因表达数据分析

人脑中节律相关基因表达数据分析

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第十四次全国医学遗传学学术会议

作者：夏燕焦川唐海燕陈超刘春宇中南大学生命科学学院医学遗传学国家重点实验室

生物节律是一种由生物钟驱动的24小时周期性重复的内在活动,对于生物体在复杂多变的环境中生存至关重要,研究发现生物节律的紊乱与多种疾病相关。节律相关基因是调节生物节律的遗传学基础,其表达量随时间变化呈现波动趋势。高通量技术... 详细信息

生物节律是一种由生物钟驱动的24小时周期性重复的内在活动,对于生物体在复杂多变的环境中生存至关重要,研究发现生物节律的紊乱与多种疾病相关。节律相关基因是调节生物节律的遗传学基础,其表达量随时间变化呈现波动趋势。高通量技术的发展使得利用生物信息学方法大规模挖掘节律相关基因的研究成为可能。方法:本研究通过系统生物学的方法分析死亡后人脑的全基因组水平基因表达量原始数据,使用Biocondoctor对数据进行预处理,通过WGCNA(weighted gene co-expression network analysis)算法进行共表达分析,得到了一组与已知的节律基因共表达的基因模块,对该模块的基因绘制基因表达量-死亡时间散点图,发现该组基因符合节律波动模式。利用DAVID(The Database for Annotation,Visualization and Integrated Discovery)的数据库对该组基因进行细胞组分、分子功能和生物过程三个层次的GO(Gene Ontology)注释和KEGG(Kyoto Encyclopedia ofGenes and Genomes)通路分析,发现该组基因具有转录调控等节律表达基因的相关功能。结果:本研究发现了一些新的节律相关基因,经KEGG分析结果显示,模块中的基因所涉及的通路主要有生物节律通路、基底转录因子(Basal transcription factors)通路、核苷酸切除修复(Nucleotide excision repair)通路、长时程抑制信号(Long-term depression)通路、MAPK信号通路(MAPK signaling pathway)和RNA降解(RNA degradation)通路等表达调控相关通路,表明该模块中的基因参与了细胞中基因的表达调控过程,具有表达调控的功能,同时证明其参与了生物节律的调控过程。结论:本研究是国际上首个系统研究节律共表达网络的研究,从系统生物学的角度构建了一种全新的节律基因共表达网络,对新的节律基因的发现以及调控机制的研究具有重要意义。

关键词：基因表达数据分析生物节律基因表达量相关基因

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一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法

一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法

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作者：李静沈宁敏周培云 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法，具体包括：对基因数据集进行预处理，包括正则化处理、利用主成分分析法确定主成分个数和结合局部迭代搜索确定主成分的基数；对经过步骤一处理的基因数据集中的基因数据进行特... 详细信息

标准号: CN104268564B

本发明公开了一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法，具体包括：对基因数据集进行预处理，包括正则化处理、利用主成分分析法确定主成分个数和结合局部迭代搜索确定主成分的基数；对经过步骤一处理的基因数据集中的基因数据进行特征提取，减少数据的干扰性并提高后续过程聚类的准确性；对数据特征被提取的基因数据进行聚类方法处理；将步骤三得到的聚类处理结果与设定的聚类精确率进行比对，并反馈调节稀疏降维的调优参数以达到最佳聚类精度。本发明解决了稀疏特征值分解问题，用于稀疏主成分分析不仅主成分的解释能力强且其运行速度快，可以很好验证稀疏主成分方法，提高了基因数据分析的高效性和精确性。

关键词：基因数据聚类稀疏基因表达数据分析预处理主成分分析法特征值分解正则化处理主成分分析反馈调节后续过程局部迭代聚类处理数据特征特征提取稀疏降维干扰性高效性能力强比对截断搜索基数验证分析

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一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法

一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法

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作者：沈宁敏李静周培云 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

标准号: CN104268564A

关键词：主成分基因数据聚类基因表达数据分析预处理特征值分解反馈调节特征提取稀疏降维对数据分析法干扰性高效性化处理精确率截断分析基数验证

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识别表达不稳定的基因

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软件学报 2010年第9期21卷 2148-2160页

作者：杨昆李建中徐德昌戴国骏杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 哈尔滨工业大学计算科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个... 详细信息

提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个真实数据,实验结果显示:所识别的不稳定基因在两个数据中的表达不一致;利用表达不稳定基因可以提高差异表达基因的筛选结果,而去除表达不稳定基因可以有效地提高微阵列数据分类.实验结果表明,提出的方法是有效的,并且表达不稳定基因可以为微阵列数据分析提供有价值的信息.

关键词：微阵列基因表达数据分析整数规划差异表达基因

来源：评论

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