数据挖掘下的生物信息特征提取模式分析

发布时间：2020-10-16 19:58

　　 随着生物数据量的剧增,摆在我们面前最重要的问题就是如何分析和研究如此庞大的生物数据,阐明其中所包含的生物意义。在此背景下,生物信息学孕育而生。生物信息学的研究涉猎广泛,包括生物信息数据库的建立与评估、序列比对、蛋白质比对、基因识别、药物设计等众多领域。本文主要综合运用各种数据挖掘的方法,侧重研究序列比对、中医诊断信息的数据化与定量化以及关联规则模型的验证。分析其中生物信息特征提取模式,进而提取有价值的生物信息。具体工作如下：在第一章中,简单介绍了生物信息学的相关内容,数据挖掘的相关知识以及本文的主要工作和创新点。在第二章中,研究距离最近字符串问题,针对这一组合优化问题采用一种基于概率启发式算法,即GRASP-CSP算法。但该算法仍存在每次迭代过程相对独立,搜索范围狭窄,判断指标过于单一这三大问题,给出了基于GRASP-CSP改进之后的新算法,即IGRASP-CSP算法。在第三章中,运用数学建模对指纹图谱取像并计算,对中医诊断信息提取数据化、定量化进行研究。给出了四种常见疾病指纹序列的CGR图的建立方法,进而给出了四种常见疾病指纹序列中同义指纹序列的相对使用度的定义QRSFU。利用SPSS软件和SAS软件,对指纹图谱做了相关分析。在第四章中,运用关联规则挖掘方法研究由因求果、由果溯因的问题。利用旅游数据进行模型设计验证。实际调研获取数据,从有效问卷中挖掘数据库中的因果关联。最后,在统计分析手段的基础上建立了有效的计算模型。在第五章中,对研究工作进行了总结与展望。
【学位单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：Q811.4;TP311.13
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 生物信息学简介
        1.1.1 生物信息学的背景与定义
        1.1.2 生物信息学的产生与发展
    1.2 数据挖掘简介
        1.2.1 数据挖掘的含义和基本流程
        1.2.2 数据挖掘的意义
    1.3 本文的主要工作与创新点
第二章 改进GRASP-CSP算法研究生物序列比对问题
    2.1 前言
    2.2 算法的准备
        2.2.1 基本的记号
        2.2.2 CSP的定义
        2.2.3 GRASP-CSP算法的简介
    2.3 改进的IGRASP-CSP算法
        2.3.1 扩大局部搜索范围
        2.3.2 强化策略
        2.3.3 Pareto优化
        2.3.4 改进的IGRASP-CSP算法的伪代码
    2.4 算法对比实验
    2.5 小结
第三章 基于QRSFU模型的指纹图谱与疾病的相关性研究
    3.1 前言
    3.2 资料与方法
        3.2.1 一般资料
        3.2.2 混沌游走方法
        3.2.3 拟氨基酸编码方法及QRSCU
    3.3 结果和讨论
        3.3.1 指纹与疾病
        3.3.2 指纹与手指
        3.3.3 指纹与血型
    3.4 小结
第四章 基于关联规则挖掘方法的数据分析及其实验验证
    4.1 前言
    4.2 关联规则挖掘以及Apriori算法
    4.3 利用旅游数据进行模型设计验证
        4.3.1 问题的提出
        4.3.2 问题的分析
        4.3.3 问题的解答
    4.4 关联规则挖掘结果分析
    4.5 小结
第五章 主要结论与展望
    5.1 主要结论
    5.2 展望
致谢
参考文献
附录1：作者在读研究生期间已发表与录用论文
附录2：疾病指纹序列
附录3：疾病指纹序列的CGR

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本文编号：2843708