【摘要】：為了對NSNP(Novel Single Nucleotide Polymorphism)的變化規(guī)律進(jìn)行研究,文章對44個(gè)人的外顯子上的SNP數(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)提取和擬合。提取過程中采用人的編號(hào),染色體編號(hào),基因的起始位點(diǎn)這三個(gè)作為區(qū)分是否是NSNP的主要因素。運(yùn)用隨機(jī)排序算法對于每次排序的NSNP數(shù)量進(jìn)行運(yùn)算,并畫出相應(yīng)的曲線。由于曲線擬合時(shí)中出現(xiàn)3條曲線的確定系數(shù)相同(R2都是99.8%),文章中引入了灰色關(guān)聯(lián)決策對3條曲線進(jìn)行再次比選,以提高這三條曲線與原來曲線的區(qū)分度,從而提高了曲線的擬合精度。
【圖文】：

個(gè)全基因組上的NSNP和合并后的NSNP進(jìn)行對比，每次對比都刪除重復(fù)的NSNP，最后對1000次結(jié)果求平均數(shù)。對比后的數(shù)據(jù)序列如表2所示。該表中數(shù)據(jù)包括44個(gè)基因組每次的NSNPs數(shù)，每個(gè)基因組中NSNPs的1000對比后的平均數(shù)。表2NSNP匯總表第1次對比第2次對比…第1000次對比平均值128453533…33003272.984228552536…25562768.015323842298…21002572………………4314521588…133016174417071342…12231447表2中的平均值和基因組數(shù)作成曲線如圖1:圖144個(gè)基因組中NSNP變化趨勢圖為了對NSNP的數(shù)量進(jìn)行預(yù)測，在這里我們采取了擬合曲線的方法，圖2是分別用matlab和spss軟件擬合的幾條曲線。方法應(yīng)用95

統(tǒng)計(jì)與決策２０12年第20期·總第368期圖24種模型的擬合圖從圖2可以看出，幾條擬合曲線都比較理想。他們的確定系數(shù)如下：R2m冪1=0.998，R2m冪2=0.998，R2S冪=0.998,R2S對數(shù)=0.989。雖然這四條曲線和原曲線的差別相當(dāng)小，但其與原曲線的區(qū)分度依然值得提高。本文采用灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)方法以得到一條最能精確表達(dá)原曲線的函數(shù)。2方法提出與數(shù)據(jù)處理灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列曲線的集合形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密。曲線越接近，相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度也就越大[8]。進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)的步驟如下：首先，選取一條序列為參考序列，在這里我們采取NSNPS數(shù)這條原序列為參考序列。X0=(X0(1),X0(2),X0(3)X0(43),X0(44))=(3272.98,2768.01,2586.541489.43,1482.77)將其余四條曲線也分別變換成數(shù)字序列形式:令matlab擬合的冪曲線1：X1=(X1(1),X1(2),X1(3)X1(43),X1(44))=(3257.00,2824.79,2599.06,,1504.19,1497.10)令matlab擬合的冪曲線2：X2=(X2(1),X2(2),X2(3)X2(43),X2(44))=(3230.3,2819.79,2601.64,,1495.08,1487.58)令spss擬合的冪曲線：X3=(X3(1),X3(2),X3(3)X3(43),X3(44))=(3273.36,2835.83,2607353,,1502.67,1495.54)令spss擬合的對數(shù)曲線：X4=X4(1),X4(2),X4(3)X4(43),X4(44)=(3068.63,2771.09,2597.05,,1454.13,1444.27)其次，對于X0,X1,X2,X3,X4這5個(gè)數(shù)列進(jìn)行無量綱化。在這里采取均值像法：xi(k)d=xi(k)-Xi,-Xi=1n∑k=1nxi(k),k=1,2,n[9]。無量綱化的5個(gè)序列如表3。?
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：上海市重點(diǎn)學(xué)科(第三期)建設(shè)項(xiàng)目(S30501)資助
【分類號(hào)】：F224;C934

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本文編號(hào)：2536232