本文關鍵詞： 基因調(diào)控網(wǎng)絡 改進型支持向量機 Spark 轉錄因子對　出處：《天津理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在生物信息學中,基因調(diào)控網(wǎng)絡的研究與構建是一個至關重要的課題,了解基因表達的調(diào)控機制,對于人們認識生物學過程以及疾病的發(fā)生機制都起到了重要的作用。同時,微陣列技術的不斷發(fā)展與日益完善,為基因調(diào)控網(wǎng)絡的研究提供了強有力的數(shù)據(jù)保證和技術支撐。在基因調(diào)控網(wǎng)絡的研究中,機器學習方法和Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺的結合已經(jīng)成為解決基因調(diào)控網(wǎng)絡構建問題的有效手段。對于處理生物基因序列這樣海量的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的基因鑒別技術存在成本昂貴、原理復雜、重復性差、時間周期長等諸多缺陷,遠遠不能滿足現(xiàn)代化研究的需求。此時,使用機器學習方法和Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺的有機結合來對生物數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘操作已經(jīng)成為生物信息學研究的一種新方法。本文主要就是利用改進型支持向量機方法和Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺,并結合已知的轉錄因子數(shù)據(jù),用于解決生物信息學全基因組中預測建立基因調(diào)控網(wǎng)絡的問題。本文建立了基于改進型支持向量機的基因調(diào)控網(wǎng)絡模型,并用建立的模型去預測ATGen Express數(shù)據(jù)庫中的擬南芥的轉錄因子對,其識別率高達93%,還預測了一些未知的轉錄關系。與此同時,將建立的基因調(diào)控網(wǎng)絡模型部署到Spark大數(shù)據(jù)處理平臺上,實驗結果表明,其實驗周期與以往的單機模式相比,提高了大約7倍。本文通過對轉錄因子序列的所做的有效的數(shù)據(jù)處理操作,并結合改進型支持向量機技術和Spark大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺,取得的預測結果從準確率和時間效率上都超過以往一些微分方程或聚類分析算法的運行結果。在未來,通過構建的完善的基因調(diào)控網(wǎng)絡,人們可以清楚地知道哪個或哪些基因的共同作用是治療某種疾病的根源,從而為相關疾病的診療找到了理論支持。
[Abstract]:In bioinformatics, the research and construction of gene regulatory network is a crucial issue. Understanding the regulatory mechanism of gene expression plays an important role in understanding the biological process and the pathogenesis of disease. The continuous development and improvement of microarray technology provide strong data guarantee and technical support for the research of gene regulatory network. The combination of machine learning method and Spark big data development platform has become an effective means to solve the problem of gene regulation network construction. The principles are complex, the repeatability is poor, the time cycle is long, and many other defects, such as far from meeting the needs of modern research. At this time, Using the organic combination of machine learning method and Spark big data development platform to mine biological data has become a new method of bioinformatics research. This paper mainly uses improved support vector machine. Method and Spark big data development platform, Combined with the known transcription factor data, it is used to solve the problem of predicting gene regulation network in the whole genome of bioinformatics. In this paper, a gene regulation network model based on improved support vector machine (SVM) is established. The model was established to predict transcription factor pairs in Arabidopsis thaliana in the ATGen Express database, and the recognition rate was as high as 93%, and some unknown transcriptional relationships were predicted. The model of gene regulation network is deployed to the Spark big data processing platform. The experimental results show that the experimental cycle is compared with the previous single-machine model. Through the effective data processing operation of transcription factor sequence, combined with the improved support vector machine technology and Spark big data development platform, The predicted results are higher in accuracy and time efficiency than those of some previous differential equations or cluster analysis algorithms. In the future, through the construction of a perfect gene regulatory network, It is clear which or which genes work together to cure the root cause of a disease, thus providing theoretical support for the diagnosis and treatment of related diseases.
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q78;TP18

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本文編號：1499784