隨著生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展,生物數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),在質(zhì)量和數(shù)量上都極大地豐富了生物信息學(xué)的數(shù)據(jù)資源,為解開(kāi)生命奧秘提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)�；蛐酒夹g(shù)作為分子生物學(xué)在實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域的一項(xiàng)重大突破,被應(yīng)用于測(cè)量基因的表達(dá)水平,為探索生命的本質(zhì)提供了極大的便利,成為探究生命奧妙的重要工具之一。基因表達(dá)譜是在基因芯片的基礎(chǔ)上,通過(guò)雜交測(cè)序方法,利用探針標(biāo)記所得互補(bǔ)序列而來(lái)。根據(jù)基因在不同條件下表達(dá)的差異,利用基因表達(dá)譜可以進(jìn)行環(huán)境檢測(cè)和防治、藥物篩選、基因功能發(fā)現(xiàn)、復(fù)雜疾病診斷、個(gè)性化治療、農(nóng)作物優(yōu)育優(yōu)選及司法鑒定等。因此研究基因表達(dá)譜具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用意義。盡管獲取全基因組表達(dá)譜的成本在逐步下降,然而基于基因芯片技術(shù)產(chǎn)生數(shù)千甚至上萬(wàn)條基因表達(dá)譜數(shù)據(jù),不僅生物過(guò)程繁雜,而且一般的實(shí)驗(yàn)室無(wú)法承擔(dān)這一高額的費(fèi)用。NIH LINCS研究人員分析了約1000個(gè)精心挑選的landmark基因,并依托線(xiàn)性回歸的方法推測(cè)剩余target基因的表達(dá)。但是線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)基因表達(dá)的方法往往忽略了基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的非線(xiàn)性特征,無(wú)法精確的預(yù)測(cè)基因表達(dá)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取輸入和輸出數(shù)據(jù)之間較為復(fù)雜的非線(xiàn)性映射,LSTM... 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)山西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基因芯片技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程

圖 2-2 DNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 2-2 DNN network structure 的層與層之間是全連接的，即第 i 層的任意一個(gè)神經(jīng)元一定與第 i+1相連。雖然 DNN 看起來(lái)很復(fù)雜，但是從一個(gè)小的局部模型來(lái)看，

21圖 3-2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 3-2 BP neural network structure神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，輸入層的每

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]譜聚類(lèi)在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用與研究[D]. 鄧小燕.重慶大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3140496