長(zhǎng)非編碼RNA是指長(zhǎng)度超過(guò)200nt的非編碼RNA分子,多項(xiàng)研究表明它可以參與細(xì)胞內(nèi)的多種生物過(guò)程的調(diào)控,對(duì)各類疾病的發(fā)生和發(fā)展起至關(guān)重要的作用,因此研究長(zhǎng)非編碼RNA與疾病的關(guān)系對(duì)人類的健康有深遠(yuǎn)的意義。然而由于長(zhǎng)非編碼RNA種類繁多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,且作用機(jī)制尚未明確,目前對(duì)長(zhǎng)非編碼RNA的研究仍停留在初級(jí)階段。關(guān)于長(zhǎng)非編碼RNA與疾病的關(guān)系這一課題,比較常見的研究是預(yù)測(cè)單一長(zhǎng)非編碼RNA與疾病的關(guān)系。不同于大多數(shù)單一長(zhǎng)非編碼RNA的研究,我們的目的是找到相似的疾病類和與其有密切關(guān)系的長(zhǎng)非編碼RNA類,通過(guò)對(duì)各類中的長(zhǎng)非編碼RNAs進(jìn)行功能分析,可以得到各類中的長(zhǎng)非編碼RNAs的共性,而這種共性很有可能就是這類疾病發(fā)生發(fā)展的重要因素。本文采用了LncRNADisease數(shù)據(jù)庫(kù)上經(jīng)過(guò)生物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的1102條數(shù)據(jù)。通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理,我們將所有樣本數(shù)據(jù)保存為一個(gè)0-1矩陣。為了獲取具有生物意義的聚類,我們提出了如下方案:將樣本數(shù)據(jù)投影到高維空間,根據(jù)疾病本身具有的層次結(jié)構(gòu)特點(diǎn)采用層次聚類,并根據(jù)fisher判別函數(shù)判斷聚類類數(shù)。本文應(yīng)用的投影方法包括基于推薦系統(tǒng)的矩陣分解算法和基于模式表示的... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究流程圖

圖 2.1 矩陣分解示意圖法的聚類規(guī)則是： W 矩陣中第 i 行第 q 列的元素Wiq在第 i 行的所有元素中最大，則第本屬于 q 類。 H 矩陣中第 q 行第 j 列的元素Hqj在第 j 列的所有元素中最大，則第本屬于 q 類。以上規(guī)則可知，矩陣分解的維數(shù) r 就是聚類的類數(shù)。該算法有幾個(gè)缺是該算法可能收斂到局部極小，不能找到真正的最小點(diǎn)。第二個(gè)問(wèn)題需人為的選擇。第三個(gè)問(wèn)題是算法的解可能并不唯一。第四個(gè)問(wèn)題是法太過(guò)粗糙，不能重新定義聚類數(shù)，并且每個(gè)樣本只能聚類到一個(gè)類生物學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)非編碼 RNA 有時(shí)可以調(diào)控多個(gè)疾病的生物 基于推薦系統(tǒng)的矩陣分解網(wǎng)的發(fā)展和廣泛普及給廣大網(wǎng)絡(luò)用戶帶來(lái)了大量的信息，但與此同時(shí)載的問(wèn)題。用戶對(duì)信息的需求得到滿足的同時(shí)，也無(wú)法從海量的信息

別的數(shù)據(jù)樣本間的距離（相似度）也有很多計(jì)算方法，本類別的數(shù)據(jù)樣本間的距離。以下是歐式距離的計(jì)算公式。 2 2 21 1 2 2 i iD x y x y x y,…, 是 X 向量的第 i 個(gè)坐標(biāo)， 1, 2,…, 是 Y 向量的第 i 個(gè)量的歐式距離。之間的相似度有以下三種方法，分別是最小距離（Single mplete Linkage）和平均值距離（Average Linkage）。將兩個(gè)的兩個(gè)數(shù)據(jù)樣本間的距離作為這兩個(gè)類數(shù)據(jù)樣本的距離，叫最小距離，如圖 2.2 所示，然而，這樣的距離比較容易兩個(gè)本來(lái)并不是很相似的類可能會(huì)因?yàn)槠渲械哪硞�(gè)極端的認(rèn)為很相似。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]長(zhǎng)鏈非編碼RNA與其他表觀遺傳修飾的相互調(diào)控及其在自身免疫性疾病中的研究進(jìn)展[J]. 陳旭,劉瑩,楊安鋼,王濤.  細(xì)胞與分子免疫學(xué)雜志. 2015(11)
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本文編號(hào)：3422306