粗粒度下流感病毒基因网络信息的建模与应用

发布时间：2017-05-28 20:07

  本文关键词：粗粒度下流感病毒基因网络信息的建模与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文在粒度计算的理论基础上,构造基于模糊邻近关系的优化结构聚类,结合氨基酸的理化性质,建立H1N1流感病毒的生物网络结构,对H1N1流感病毒的特性进行分析,丰富了H1N1流感病毒研究结果。具体工作如下：在第一章中,简要介绍了生物信息学及生物网络、粒度计算理论与优化聚类指标、甲型H1N1流感病毒蛋白序列、以及本文的主要工作与创新点。在第二章中,在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维等3种子特征向量描述。利用系统聚类与相关性分析方法,在不影响表征流感病毒结构聚类的前提下,用表征蛋白质序列的16维特征向量替换已有的40维特征向量。在第三章中,在第二章的基础上,结合HA与NA蛋白特性,构造新的流感病毒表示方法,并应用其研究发生在1902-2013年间的38,899条H1N1流感病毒蛋白序列。利用分层聚类,获得H1N1流感病毒的最优聚类结果。结合选取代表元及构造进化树的方法,分析了HA与NA蛋白结构与H1N1流感病毒的爆发与扩散之间的关系。在第四章中,基于模糊粒度空间理论,研究并证明类间偏差与类内偏差的性质。在此基础上,提出一种新的优化指标及相应的优化聚类算法。结合第三章中提出的流感病毒蛋白序列的表示方法,建立发生于1902-2013年间的H1N1流感病毒的最优两层网络结构。结果表明新方法的合理性和有效性以及流感病毒分层结构模型的有效性。在第五章中,对全文工作进行总结,并分析下一步可能的研究方向与思路。
【关键词】：粒度计算 H1N1流感病毒 特征向量 HA与NA蛋白 聚类优化指标
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 生物信息学与生物网络7-8
• 1.1.1 生物信息学7-8
• 1.1.2 生物网络8
• 1.2 粒度计算理论与优化聚类指标8-10
• 1.2.1 粒度计算理论8-9
• 1.2.2 优化聚类指标9-10
• 1.3 甲型H1N1流感病毒蛋白序列10-11
• 1.4 本文的主要工作与创新点11-13
• 1.4.1 本文的主要工作11-12
• 1.4.2 本文的主要创新点12-13
• 第二章 不同特征描述下H1N1病毒蛋白序列的比较分析13-19
• 2.1 数据来源13
• 2.2 流感病毒序列的比较分析方法13-15
• 2.2.1 相关性分析13-14
• 2.2.2 系统聚类法(Q型)14-15
• 2.3 数据处理过程与结果分析15-18
• 2.3.1 特征向量的构造及相关性分析过程15
• 2.3.2 相关性分析的结果与讨论15-16
• 2.3.3 不同特征描述下的聚类图比较与分析16-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 H1N1流感病毒蛋白序列新的表示方法及其应用19-25
• 3.1 数据处理方法19-21
• 3.1.1 生成蛋白序列新的特征向量19-20
• 3.1.2 获取最优聚类的聚类算法20
• 3.1.3 每类中代表元的选取模型20-21
• 3.2 数据处理结果21-23
• 3.2.1 数据处理及初步结果21
• 3.2.2 构造代表序列的进化树21-23
• 3.3 结果分析与讨论23-24
• 3.4 本章小结24-25
• 第四章 基于模糊粒度空间的最优分层结构方法及应用25-35
• 4.1 预备知识25-26
• 4.2 分层结构的优化模型26-30
• 4.2.1 获得优化聚类指标26-29
• 4.2.2 聚类优化算法29-30
• 4.3 H1N1流感病毒的实验应用30-31
• 4.3.1 数据来源30
• 4.3.2 H1N1流感病毒序列间的特征向量的相似性度量30
• 4.3.3 应用结果30-31
• 4.4 算法的有效性分析31-32
• 4.5 48条病毒代表序列的信息挖掘32-34
• 4.6 本章小结34-35
• 主要结论与展望35-36
• 致谢36-37
• 参考文献37-40
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文40

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