發(fā)布時間：2017-09-16 03:25

  本文關鍵詞：基于枚舉策略的二倍體單體型重建算法研究

  更多相關文章： 單核苷酸多態(tài)性 單體型 最少錯誤更正 枚舉 算法 重建

【摘要】：SNP(Single Nucleotide Polymorphism)分析在探究生物群體的遺傳關系、分析疾病關聯(lián)性等方面發(fā)揮著重要的作用,但與單個SNP相比,單體型數(shù)據(jù)包含了更加豐富的遺傳信息,其在基因相關研究及醫(yī)學治療中發(fā)揮著重要的作用。然而,利用實驗方法獲取單體型數(shù)據(jù)的成本過于昂貴,因此利用計算方法獲取單體型數(shù)據(jù)的單體型重建問題應運而生,并受到了廣泛的關注。本文針對二倍體單體型重建問題展開研究,具體工作如下：針對最少錯誤更正模型對重建問題進行研究,提出一種基于支持度選取枚舉值的重建算法EHDMS(Enumeration Haplotyping Diploid with More Support)。EHDMS算法依次重建單體型中的每個位點,對于給定位點,首先枚舉該位點的兩種取值情況,然后選擇覆蓋該位點的片段的更高支持度的取值,作為該位點的重建值。選取HapMap發(fā)布的CEPH樣本中的單體型進行實驗,采用CELSIM和MetaSim兩種測序片段模擬生成器生成實驗測試數(shù)據(jù)。通過設置不同片段覆蓋率、錯誤率、單片段長度和單體型長度等參數(shù),對算法EHDMS、 FAHR、Fast Hare和DGS的重建率和運行時間進行對比分析。實驗結(jié)果表明,EHDMS算法在大部分情況下能獲得較其它三種算法更高的重建率,并且具有較高的運行效率。針對最少錯誤更正模型,提出一種基于差異度選取枚舉值的重建算法EHDLD (Enumeration Haplotyping Diploid with Least Difference)。當枚舉出給定位點的取值時,分別計算兩種取值情況下,單體型與覆蓋該位點的片段的距離和,并選擇對應于較小片段差異度的取值,即對應于距離和較小的取值。實驗結(jié)果表明,EHDLD與EHDMS算法具有相近的問題求解性能,且其在大部分情況下能獲得較FAHR、Fast Hare和DGS三種算法更高的重建率。綜上所述,本文針對最少錯誤更正模型,提出選取枚舉值的重建算法EHDMS和EHDLD。實驗結(jié)果表明,這兩個算法均能以較快的求解速度獲得較高的重建精度,是重建二倍體單體型的有效方法。
【關鍵詞】：單核苷酸多態(tài)性 單體型 最少錯誤更正 枚舉 算法 重建
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 遺傳學基本概念8-12
• 1.2.1 染色體和染色體組型9
• 1.2.2 DNA分子概述和DNA測序9-11
• 1.2.3 基因的表達11-12
• 1.3 二倍體單體型重建問題12-15
• 1.3.1 問題描述12-14
• 1.3.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 論文內(nèi)容與安排15-16
• 第二章 EHDMS：一種基于支持度選取枚舉值的重建算法16-26
• 2.1 MEC模型16-18
• 2.2 EHDMS算法設計及實現(xiàn)18-21
• 2.2.1 EHDMS算法原理18-19
• 2.2.2 算法實現(xiàn)與復雜性分析19-21
• 2.4 實驗結(jié)果與分析21-25
• 2.4.1 實驗數(shù)據(jù)21-22
• 2.4.2 性能評價22-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 EHDLD：一種基于差異度選取枚舉值的重建算法26-33
• 3.1 基本概念和定義26
• 3.2 EHDLD算法設計及實現(xiàn)26-29
• 3.2.1 EHDLD算法原理26-27
• 3.2.2 算法實現(xiàn)與復雜性分析27-29
• 3.4 實驗結(jié)果與分析29-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 結(jié)束語33-35
• 4.1 總結(jié)33
• 4.2 展望33-35
• 參考文獻35-38
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文38-39
• 致謝39-40

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