灰色关联决策在NSNP曲线拟合中的应用

发布时间：2019-09-16 14:11

【摘要】：为了对NSNP(Novel Single Nucleotide Polymorphism)的变化规律进行研究,文章对44个人的外显子上的SNP数进行了数据提取和拟合。提取过程中采用人的编号,染色体编号,基因的起始位点这三个作为区分是否是NSNP的主要因素。运用随机排序算法对于每次排序的NSNP数量进行运算,并画出相应的曲线。由于曲线拟合时中出现3条曲线的确定系数相同(R2都是99.8%),文章中引入了灰色关联决策对3条曲线进行再次比选,以提高这三条曲线与原来曲线的区分度,从而提高了曲线的拟合精度。
【图文】：

个全基因组上的NSNP和合并后的NSNP进行对比，每次对比都删除重复的NSNP，最后对1000次结果求平均数。对比后的数据序列如表2所示。该表中数据包括44个基因组每次的NSNPs数，每个基因组中NSNPs的1000对比后的平均数。表2NSNP汇总表第1次对比第2次对比…第1000次对比平均值128453533…33003272.984228552536…25562768.015323842298…21002572………………4314521588…133016174417071342…12231447表2中的平均值和基因组数作成曲线如图1:图144个基因组中NSNP变化趋势图为了对NSNP的数量进行预测，在这里我们采取了拟合曲线的方法，图2是分别用matlab和spss软件拟合的几条曲线。方法应用95

统计与决策２０12年第20期·总第368期图24种模型的拟合图从图2可以看出，几条拟合曲线都比较理想。他们的确定系数如下：R2m幂1=0.998，R2m幂2=0.998，R2S幂=0.998,R2S对数=0.989。虽然这四条曲线和原曲线的差别相当小，但其与原曲线的区分度依然值得提高。本文采用灰色关联评价方法以得到一条最能精确表达原曲线的函数。2方法提出与数据处理灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线的集合形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度也就越大[8]。进行灰色关联评价的步骤如下：首先，选取一条序列为参考序列，在这里我们采取NSNPS数这条原序列为参考序列。X0=(X0(1),X0(2),X0(3)X0(43),X0(44))=(3272.98,2768.01,2586.541489.43,1482.77)将其余四条曲线也分别变换成数字序列形式:令matlab拟合的幂曲线1：X1=(X1(1),X1(2),X1(3)X1(43),X1(44))=(3257.00,2824.79,2599.06,,1504.19,1497.10)令matlab拟合的幂曲线2：X2=(X2(1),X2(2),X2(3)X2(43),X2(44))=(3230.3,2819.79,2601.64,,1495.08,1487.58)令spss拟合的幂曲线：X3=(X3(1),X3(2),X3(3)X3(43),X3(44))=(3273.36,2835.83,2607353,,1502.67,1495.54)令spss拟合的对数曲线：X4=X4(1),X4(2),X4(3)X4(43),X4(44)=(3068.63,2771.09,2597.05,,1454.13,1444.27)其次，对于X0,X1,X2,X3,X4这5个数列进行无量纲化。在这里采取均值像法：xi(k)d=xi(k)-Xi,-Xi=1n∑k=1nxi(k),k=1,2,n[9]。无量纲化的5个序列如表3。?
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【基金】：上海市重点学科(第三期)建设项目(S30501)资助
【分类号】：F224;C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2536232