基因表达谱数据分析方法研究与应用

发布时间：2017-12-14 15:27

  本文关键词：基因表达谱数据分析方法研究与应用

  更多相关文章： 基因表达谱数据 基因聚类 BIRCH算法 趋势匹配搜索算法 Gesture

【摘要】：通过生物信息学分析方法,对基因芯片技术产生的数万个基因表达谱数据进行分析处理,可以揭示基因的功能和相互作用关系。基因表达谱数据的聚类分析是生物信息学领域中的研究热点,本文提出了基于BIRCH算法的基因表达谱数据的聚类分析方法,并针对应用基因表达谱数据时,BIRCH算法中的平衡系数B、分支系数L及阈值T应该如何选择加以研究分析。从生物信息学研究者角度出发,通过对生物信息学领域深入的分析研究,结合基因表达谱数据研究的实际需求,发现聚类算法在处理基因表达谱数据上有很多不足。因此,结合从局部到整体的研究方法,提出了一种趋势匹配搜索算法,基于此算法可以搜索出表达相似或表达变化趋势一致的基因表达谱数据。以上述理论为基础,应用MATLAB语言开发了一种具有良好操作性的交互式图形用户界面软件Gesture。运用Gesture软件,生物信息学研究者可以从熟悉的基因表达入手,或通过鼠标绘制并拟合出所需要的基因表达模型,进行挖掘并搜索出共表达或表达变化趋势一致的基因表达谱数据,还可以搜索出抑制共表达和存在时延表达的基因谱数据。对搜索出的结果可以输出并保存,依据这些相关的基因谱数据建立基因调控网络。Gesture软件可以高效、实用的处理基因表达谱数据,并且可以从大量的基因表达谱数据之中准确、快速提取有意义的生物学信息。
【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q811.4;TP311.13

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本文编号：1288416