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基于PCA的模糊迭代自组织算法识别阿尔茨海默病候选致病基因

发布时间:2019-10-25 20:22
【摘要】:阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease)是一种痴呆症,该病危害性极大。目前仍未知该病的病发原因。利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘,识别与AD有关的候选致病基因,研究它们的致病机理。对寻找治愈AD方法的研究而言是有一定参考意义的。聚类分析是处理生物数据常用方式。结合生物信息理论本文选择改进了的模糊C均值算法(FCM)—基于PCA的模糊迭代自组织算法对基因表达数据聚类。首先,利用主成分分析方法(PCA)对AD基因表达数据降维来获取FCM的初始类别数目和类别中心。其次,利用模糊目标函数和模糊约束函数,确定FCM算法的模糊指数。最后,引入迭代自组织数据分析方法(ISODATA)控制或优化FCM算法的类别数,减小算法失真,获得较好的聚类结果。通过算法最终文章识别出29个AD可能的致病基因。对基因进行理论上的分析后得到如下结论:①辅助性伴侣蛋白表达异常降低机体ATP供能可能导致Ap沉积而引发AD。②基因RERE、HNRNPC表达异常通过引起神经元凋亡而可能诱发AD。③硒蛋白表达量降低通过影响硒的功能而可能诱导AD。④PRRG1, Agtr1表达量升高通过破坏钙稳态而可能诱导AD。最后给出了AD候选致病基因可能的致病机理图。
【图文】:

基因芯片,高维,数据量,基因


合了生物技术与芯片技术PW还参考了计算机芯片集成化的特点PD-W。该技术的逡逑基本原理是将待测样本中标记过的DNA、CDNA或RNA与基因忘片上的寡核脊逡逑酸片段进行杂交(见图1.1)。杂交过程中,,碱基互补配对使每个寡核巧酸片段呈逡逑现出不同的信号强度。对这些信号强度进行巧光扫描,分析扫描后的图像得到基逡逑因的相关表达信息。取相同基因芯片不同样本同时进行实验,解决了传统核酸印逡逑记杂交技术操作繁琐,耗时长,花费大的缺点。由于阿尔茨海默病基因数据量大,逡逑维数高,应用该项技术能较快速度,较小代价得到不同状况下的基因表达水平逡逑数据。逡逑?二.!--|此化\逦。逦i'.il';…M"邋r/逡逑"Morrr■巧!,逦了。rror逦逦逦1逦T?逡逑;。&记逦V\^V逡逑;逦RT/b6二巧逦取邋l捗纾义先疲唬В挥危唬海海海哄斡肭

本文编号:2552919

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