基因和表型之間關(guān)系的確定是分子生物學(xué)研究的核心目標(biāo)之一。前期的研究結(jié)果表明,決定相同或相似性狀的基因在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)性較強。基于這個假設(shè),研究者們提出了一系列以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的方法以確定基因和表型之間的關(guān)系。在這些不同的算法中,基于擴散譜的方法表現(xiàn)出了較好的預(yù)測效果。本文提出了一種基于擴散譜的新方法來確定可能的致病基因。對某種特定疾病而言,其擴散譜定義為PPI網(wǎng)絡(luò)中候選致病基因的穩(wěn)態(tài)分布。通過比較候選致病基因與相應(yīng)疾病之間的擴散譜相似性,就可以對候選的基因進行排序。最后,我們對訓(xùn)練集中的基因(預(yù)留的作為訓(xùn)練集的基因和隨機抽取的基因)進行留一交叉驗證來檢驗方法的穩(wěn)健性。結(jié)果表明所提方法相比其它基于擴散譜的方法表現(xiàn)出了更好的預(yù)測效果。除此之外,我們將該方法應(yīng)用于預(yù)測包括前列腺癌和阿爾茲海默病在內(nèi)的16種多因子疾病以進一步驗證所提方法的泛化能力,結(jié)果表明該方法所預(yù)測出的致病基因與已有的科學(xué)文獻報道具有很強的一致性。研究表明,對多種信息數(shù)據(jù)(表型相似性數(shù)據(jù)、疾病和基因擴散譜相似性數(shù)據(jù))的整合可以更有效的幫助人們確定候選致病基因。細菌蛋白的亞細胞分布信息對蛋白質(zhì)功能預(yù)測、基因組功能注釋及藥物設(shè)計等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在本研究中,我們提出了一種新的方法來預(yù)測細菌蛋白的亞細胞分布特性。該類方法整合基于位置信息的分數(shù)矩陣的特征信息及基因功能注釋信息,進而進行分布特性預(yù)測。隨后采用一種基于線性核函數(shù)的支持向量機后向特征選擇方法對整合后的特征向量進行排序并篩選出最優(yōu)特征向量。最后,基于上述特征選擇方法挑選出來的最優(yōu)特征向量,我們使用了支持向量機方法對蛋白質(zhì)亞細胞分布特性進行預(yù)測。為了檢驗所提方法的穩(wěn)健性及泛化能力,我們進一步使用了與訓(xùn)練集具有低相似性的三個數(shù)據(jù)集(M638,Gneg1456,Gpos523)進行重疊交叉驗證。對于這三類數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率分別達到94.98%,93.21%和94.57%。這比之前方法在準(zhǔn)確性方面提高了1.8%-10.9%。綜合比較的結(jié)果表明,本文所提的方法在預(yù)測細菌蛋白的亞細胞分布特性方面表現(xiàn)出了很大的優(yōu)勢,可以作為一種有效的工具進行相應(yīng)的預(yù)測研究。
【學(xué)位單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：R3416
【部分圖文】：

對上述問題的處理即為支持向量機中的線性分類情況，支持向量機分類的最16

科夫鏈的幾個例子：（圖 2-1）被關(guān)在一個籠子里，該籠子被分割為兩個空間（1 號、22 號房放置新鮮的和腐爛的奶酪。某個科研人員專門負責(zé)小鼠所在的位置。在時刻 n 小鼠位于 1 號房間，則在時刻于 1 號房間或者位于 2 號房間�；诖罅康膶嶒炗^察，研 1 號房間進入 2 號房間的概率為 α = 0.05（無論小鼠的起似地，小鼠由 2 號房間進入 1 號房間的概率為 β =0.9下的方式記錄小鼠的此種運動規(guī)律：

圖 2-4知（H 健康；S 生�。籇 死亡），該人患病概率（假設(shè)該人最初狀態(tài)為健康）；上為條件概率），這是因為成立關(guān)系式, , ,1H H H S H Dp = p p
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本文編號：2881525