本文關(guān)鍵詞：基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的挖掘模型構(gòu)建

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【摘要】：如何利用海量基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)來研究基因間的調(diào)控關(guān)系是當(dāng)前生物信息學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,利用數(shù)學(xué)模型挖掘基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的生物信息已成為研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)某些物種的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù),構(gòu)建了基因挖掘的數(shù)學(xué)模型,并做了數(shù)值試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。在文章開始我們簡(jiǎn)單地介紹了文章寫作的背景,分析了目前基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀,并簡(jiǎn)要概括了本文的主要研究工作。由于基因的序列表達(dá)譜的不平穩(wěn)信號(hào)中含有大量信息,為了更好地挖掘基因表達(dá)譜中的信息,在文章第二部分我們首先對(duì)基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和差異基因初步篩選找出差異較大的相關(guān)基因;然后,將初步篩選出的差異較大的基因利用DAVID的功能聚類工具進(jìn)行基因功能聚類,從而得到不同的基因功能簇(即富集分析)：最后,對(duì)所得到的各個(gè)基因功能簇建立SOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類,按分類的正確率找出差異顯著的基因功能簇。這樣,基于自組織映射網(wǎng)絡(luò)對(duì)差異表達(dá)基因挖掘的數(shù)學(xué)模型就建立了。在第三部分,我們構(gòu)建了基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性動(dòng)態(tài)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。首先,我們利用第二部分的方法對(duì)基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和差異基因初步篩選;然后,對(duì)初選出的表達(dá)差異大的基因,構(gòu)建動(dòng)態(tài)線性調(diào)控網(wǎng)絡(luò),通過對(duì)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的分析找出關(guān)鍵基因：最后,利用基因功能注釋挖掘出基因表達(dá)數(shù)據(jù)的生物學(xué)信息,即找到與相關(guān)功能密切的關(guān)鍵基因。文章的最后,我們對(duì)基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的挖掘研究作了一下展望,并提出了下一步可能的研究方向。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：1244303