基于模糊聚类的顶点着色算法识别阿尔茨海默病的候选基因

发布时间：2017-11-23 12:06

  本文关键词：基于模糊聚类的顶点着色算法识别阿尔茨海默病的候选基因

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【摘要】：阿尔茨海默病一种最常见的痴呆病，估计目前国内患有该病的人数达到900万。但是目前治疗该病并没有有效的药物，仅仅是缓解病情的发展，因此识别与阿尔茨海默病相关的候选基因是一项重要任务。通过设计算法，分析基因表达数据，识别出与疾病相关的候选基因，研究阿尔茨海默病的发病机制，从而达到治疗阿尔茨海默病。 聚类是计算分析的一种常用方法。本文的总体思想是通过模糊聚类方法把基因数据分成一些大类，，然后利用顶点着色原理把每个大类进行再次分类，最后分析分类结果，识别出与阿尔茨海默病相关的候选基因。在本文中，首先判断了基因表达数据是具有聚类趋势，再者根据模糊聚类中目标函数和有效性指标函数，从而确定了模糊指数和聚类数目的取值，最后利用顶点着色算法细分每个大类，得到分类结果和孤立基因。 利用以上方法，本文识别出了45个孤立基因可能与阿尔茨海默病有关，其中3个基因（SST、MOBP和NTRK2）已经报道了与阿尔茨海默病有关，另外3个基因（KIF18A、PLEC和VIM）与细胞骨架有关，3个基因（HLA-DQB1、HLA-DRA和SPN）与免疫应答有关以及IL17RB与炎症有关。最后给出了一些基因与阿尔茨海默病的关系图。
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749.16

【参考文献】

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本文编号：1218387