基于小波去噪和互譜估計的基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析.pdf

1、隨著人類基因組計劃的實(shí)施，分子生物學(xué)家提供了大量生物分子的原始數(shù)據(jù)，需要利用現(xiàn)代計算技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、管理以便于檢索使用。同時還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、分析，建立計算模型，進(jìn)行仿真、預(yù)測與驗(yàn)證。生物信息學(xué)的中心任務(wù)就是從浩如煙海的序列數(shù)據(jù)中提取理性知識，從中確定與某一特定生命現(xiàn)象相關(guān)的基因及其功能，這已成為后基因組時代國際上爭奪的焦點(diǎn)，其中基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析又是生物信息學(xué)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。 在本論文中，首先介紹了基因表達(dá)

2、數(shù)據(jù)分析成為生物信息學(xué)研究熱點(diǎn)的背景知識，以及有關(guān)基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的生物學(xué)知識，綜述了基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，同時介紹了本選題與電氣學(xué)科的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，從信號處理的角度對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。 首先對基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的聚類問題進(jìn)行了研究。主要就基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類分析中存在的噪聲問題，提出了采用小波變換方法進(jìn)行去噪，然后再進(jìn)行模糊c-均值聚類的方法，就去噪過程中小波變換實(shí)現(xiàn)的方法進(jìn)行了探討和比較，給出了聚類結(jié)果，

3、并與直接模糊c-均值聚類的結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，對與酵母細(xì)胞周期調(diào)控有關(guān)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)小波去噪處理后再聚類的準(zhǔn)確度優(yōu)于直接的模糊聚類，能夠區(qū)分出不同的基因表達(dá)模式，并且同一類中的基因表達(dá)模式基本一致，是一種更有效的聚類方法。用于其他未知功能基因的聚類分析，將可以準(zhǔn)確地探測聚類，為進(jìn)一步分析它們的生物功能提供參考。 然后針對基因之間的延時調(diào)控關(guān)系，嘗試了將信號處理中的互譜估計方法運(yùn)用到基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中。提出了采用互譜估計方