本文關(guān)鍵詞：粗粒度下流感病毒基因網(wǎng)絡(luò)信息的建模與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文在粒度計(jì)算的理論基礎(chǔ)上,構(gòu)造基于模糊鄰近關(guān)系的優(yōu)化結(jié)構(gòu)聚類,結(jié)合氨基酸的理化性質(zhì),建立H1N1流感病毒的生物網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)H1N1流感病毒的特性進(jìn)行分析,豐富了H1N1流感病毒研究結(jié)果。具體工作如下：在第一章中,簡(jiǎn)要介紹了生物信息學(xué)及生物網(wǎng)絡(luò)、粒度計(jì)算理論與優(yōu)化聚類指標(biāo)、甲型H1N1流感病毒蛋白序列、以及本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)。在第二章中,在傳統(tǒng)表征蛋白質(zhì)序列的40維特征向量的基礎(chǔ)上,依據(jù)氨基酸的種類與理化性質(zhì),將蛋白質(zhì)序列40維向量分解為20維、4維和16維等3種子特征向量描述。利用系統(tǒng)聚類與相關(guān)性分析方法,在不影響表征流感病毒結(jié)構(gòu)聚類的前提下,用表征蛋白質(zhì)序列的16維特征向量替換已有的40維特征向量。在第三章中,在第二章的基礎(chǔ)上,結(jié)合HA與NA蛋白特性,構(gòu)造新的流感病毒表示方法,并應(yīng)用其研究發(fā)生在1902-2013年間的38,899條H1N1流感病毒蛋白序列。利用分層聚類,獲得H1N1流感病毒的最優(yōu)聚類結(jié)果。結(jié)合選取代表元及構(gòu)造進(jìn)化樹(shù)的方法,分析了HA與NA蛋白結(jié)構(gòu)與H1N1流感病毒的爆發(fā)與擴(kuò)散之間的關(guān)系。在第四章中,基于模糊粒度空間理論,研究并證明類間偏差與類內(nèi)偏差的性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上,提出一種新的優(yōu)化指標(biāo)及相應(yīng)的優(yōu)化聚類算法。結(jié)合第三章中提出的流感病毒蛋白序列的表示方法,建立發(fā)生于1902-2013年間的H1N1流感病毒的最優(yōu)兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明新方法的合理性和有效性以及流感病毒分層結(jié)構(gòu)模型的有效性。在第五章中,對(duì)全文工作進(jìn)行總結(jié),并分析下一步可能的研究方向與思路。
【關(guān)鍵詞】：粒度計(jì)算 H1N1流感病毒 特征向量 HA與NA蛋白 聚類優(yōu)化指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 生物信息學(xué)與生物網(wǎng)絡(luò)7-8
• 1.1.1 生物信息學(xué)7-8
• 1.1.2 生物網(wǎng)絡(luò)8
• 1.2 粒度計(jì)算理論與優(yōu)化聚類指標(biāo)8-10
• 1.2.1 粒度計(jì)算理論8-9
• 1.2.2 優(yōu)化聚類指標(biāo)9-10
• 1.3 甲型H1N1流感病毒蛋白序列10-11
• 1.4 本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)11-13
• 1.4.1 本文的主要工作11-12
• 1.4.2 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)12-13
• 第二章 不同特征描述下H1N1病毒蛋白序列的比較分析13-19
• 2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源13
• 2.2 流感病毒序列的比較分析方法13-15
• 2.2.1 相關(guān)性分析13-14
• 2.2.2 系統(tǒng)聚類法(Q型)14-15
• 2.3 數(shù)據(jù)處理過(guò)程與結(jié)果分析15-18
• 2.3.1 特征向量的構(gòu)造及相關(guān)性分析過(guò)程15
• 2.3.2 相關(guān)性分析的結(jié)果與討論15-16
• 2.3.3 不同特征描述下的聚類圖比較與分析16-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 H1N1流感病毒蛋白序列新的表示方法及其應(yīng)用19-25
• 3.1 數(shù)據(jù)處理方法19-21
• 3.1.1 生成蛋白序列新的特征向量19-20
• 3.1.2 獲取最優(yōu)聚類的聚類算法20
• 3.1.3 每類中代表元的選取模型20-21
• 3.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果21-23
• 3.2.1 數(shù)據(jù)處理及初步結(jié)果21
• 3.2.2 構(gòu)造代表序列的進(jìn)化樹(shù)21-23
• 3.3 結(jié)果分析與討論23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 基于模糊粒度空間的最優(yōu)分層結(jié)構(gòu)方法及應(yīng)用25-35
• 4.1 預(yù)備知識(shí)25-26
• 4.2 分層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型26-30
• 4.2.1 獲得優(yōu)化聚類指標(biāo)26-29
• 4.2.2 聚類優(yōu)化算法29-30
• 4.3 H1N1流感病毒的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用30-31
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源30
• 4.3.2 H1N1流感病毒序列間的特征向量的相似性度量30
• 4.3.3 應(yīng)用結(jié)果30-31
• 4.4 算法的有效性分析31-32
• 4.5 48條病毒代表序列的信息挖掘32-34
• 4.6 本章小結(jié)34-35
• 主要結(jié)論與展望35-36
• 致謝36-37
• 參考文獻(xiàn)37-40
• 附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文40

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：403352