应用离散傅里叶变换的阿尔茨海默病基因数据的特征提取与候选基因分析

发布时间：2017-10-10 23:24

  本文关键词：应用离散傅里叶变换的阿尔茨海默病基因数据的特征提取与候选基因分析

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【摘要】：阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病.目前科学工作者还未搞清楚致病机理.同时根据世界卫生组织统计,截至2015年全世界约有四千八百万名阿尔茨海默病患者.但是,随着后基因组时代的到来,基因芯片技术为阿尔茨海默病的致病机理的研究提供了新的方向并且也取得了一些研究进展.由于基因芯片技术实验的误差以及实验样本的多样性,则本文通过主成分分析方法从基因表达数据中提取到了特征集.并且假设人体的22283个基因为一个有序运行的系统.则系统的这种有序运行结构通过对基因表达数据的特征集作基因排序被给出.接下来,定义了基因的综合贡献被用来刻画基因对系统做出的贡献.实验数据表明系统的基因的综合贡献均呈现出波动的特征.同时,系统的系统熵和主轴熵随着阿尔茨海默病的恶化也明显增加了.基于上述特征,通过离散傅里叶变换方法本文设计了阿尔茨海默病的候选基因的识别算法.从而34个阿尔茨海默病的候选基因被提取出来以及它们的基因的综合贡献的变化情况也被呈现了出来.最后,候选基因分析表明阿尔茨海默病的候选基因大多分布于细胞核和细胞膜上,并且它们主要涉及到基因的调控转录和细胞的信号传导功能.此外,5个候选基因与锌离子、钙离子有关系.并且结合阿尔茨海默病近30年的研究进展给出了本文筛选出的候选基因的功能通路图,并且简单的对比了之前预测的候选基因的研究结果.
【关键词】：阿尔茨海默病 离散傅里叶变换 候选基因
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R749.16
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及意义10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 1.4 本章小结11-13
• 2 预备知识13-17
• 2.1 主成分分析方法13-14
• 2.2 信息熵14
• 2.3 离散傅里叶变换14-15
• 2.4 本章小结15-17
• 3 数据来源与特征17-25
• 3.1 基因数据来源17-18
• 3.2 数据特征 1：波动性18-22
• 3.3 数据特征 2：熵增22-24
• 3.4 本章小结24-25
• 4 应用离散傅里叶变换的候选基因识别25-31
• 4.1 候选基因识别算法25-27
• 4.2 实验结果27-29
• 4.3 本章小结29-31
• 5 阿尔茨海默病候选基因分析31-35
• 5.1 阿尔茨海默病候选基因的位置与功能分布31-32
• 5.2 候选基因的通路图分析32-33
• 5.3 本章小结33-35
• 6 总结与展望35-37
• 参考文献37-41
• 附录41-51
• 致谢51-53
• 在校期间发表的科研成果53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 付如意;黄静;胡本琼;庞朝阳;;应用阿兹海默症基因表达数据对比2种层次聚类方法[J];四川师范大学学报(自然科学版);2015年06期

2 黄静;付如意;彭志红;胡本琼;庞朝阳;;基于阿尔茨海默病的基因表达数据改进的一维聚类方法[J];四川师范大学学报(自然科学版);2015年04期

3 王开军;李晓;;基于有效性指标的聚类算法选择[J];四川师范大学学报(自然科学版);2011年06期

4 庄刘;曾艳;;基于模糊C-均值聚类的最优量化器设计[J];四川师范大学学报(自然科学版);2010年04期

5 吴斌;沈自尹;;基因芯片表达谱数据的预处理分析[J];中国生物化学与分子生物学报;2006年04期

6 胡本琼,张先迪,庞朝阳;利用图论设计图像压缩中的向量量化聚类算法[J];四川师范大学学报(自然科学版);2005年03期

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本文编号：1009205