全基因組關聯(lián)分析-生物信息學與智能信息處理2018年學術會議

1、生物信息學中的不確定性和分類問題,鄒 權 (博士、副教授)廈門大學數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇襤ttp://datamining.xmu.edu.cn/~zq,提綱,生物信息學和機器學習的關系一些生物信息學中的分類問題microRNA識別蛋白質(zhì)功能預測基因表達數(shù)據(jù)分析全基因組關聯(lián)分析總結,生物信息學,人類基因組計劃數(shù)據(jù)存儲---數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析---數(shù)據(jù)挖掘Olson M V. Human genetics: Dr Watso

2、n's base pairs[J]. Nature, 2008, 452(7189): 819-820.HapMap計劃 /1000 Genome計劃大數(shù)據(jù),生物信息學中的我國計算機學者,算法階段(1990-2000)朱大銘、姜濤、卜東波標注階段(2000-2008)王曉龍、朱小燕等系統(tǒng)分析階段(2008-2013)李衍達、張學工等大規(guī)模數(shù)據(jù)處理階段(2010-now)華大基因,一些生物信息學中的分類問題,m

3、icroRNA識別蛋白質(zhì)功能預測基因表達數(shù)據(jù)分析全基因組關聯(lián)分析,microRNA識別,2006年諾貝爾獎---RNA干擾機制CCCCUCUAUUCACAAUUGUUUGGAACUCAGUUUUGUGAUUAUUCUAUCAUUGCCAGGGAGUUUGUGUGGUUGCAUCAGGGG,microRNA分類相關論文,Chenghai Xue, Fei Li, Tao He, Guo-Ping Liu, Yanda Li,

4、Xuegong Zhang. Classification of real and pseudo microRNA precursors using local structure-sequence features and support vector machine. BMC Bioinformatics. 2005.6:310 (google scholar引用271次，截至2014.8.2)Peng Jiang, Haona

5、n Wu, Wenkai Wang, Wei Ma, Xiao Sun, Zuhong Lu. MiPred: classification of real and pseudo microRNA precursors using random forest prediction model with combined features. Nucleic Acids Research. 2007,35:W339-W344 (google

6、 scholar引用239次，截至2014.8.2)Leyi Wei, Minghong Liao, Yue Gao, Rongrong Ji, Zengyou He, Quan Zou. Improved and promising identification of human microRNAs by incorporating a high-quality negative Set. IEEE/ACM Transaction

7、s on Computational Biology and Bioinformatics. 2014, 11(1):192-201,microRNA與疾病的關系,圖挖掘相似度度量、不確定性參考文獻Jiang Q, Hao Y, Wang G, et al. Prioritization of disease microRNAs through a human phenome-microRNAome network[J].

8、BMC Systems Biology, 2010, 4(Suppl 1): S2.Xuan P, Han K, Guo M, et al. Prediction of microRNAs associated with human diseases based on weighted k most similar neighbors[J]. PloS one, 2013, 8(8): e70204.,一些生物信息學中的分類問題,mi

9、croRNA識別蛋白質(zhì)功能預測基因表達數(shù)據(jù)分析全基因組關聯(lián)分析,蛋白質(zhì)功能預測,問題輸入：蛋白質(zhì)序列，進行聚類、分類特殊蛋白識別---不平衡分類亞細胞定位-----多類分類酶和多功能酶---多類，少量多標記功能預測------多示例、多標記二級結構、結構域-----標注、HMM難點特征提取分類器,一些生物信息學中的分類問題,microRNA識別蛋白質(zhì)功能預測基因表達數(shù)據(jù)分析全基因組關聯(lián)分析,基因表達數(shù)據(jù)分析

10、,,14/57,,聚類,,分類,雙聚類,一些生物信息學中的分類問題,microRNA識別蛋白質(zhì)功能預測基因表達數(shù)據(jù)分析全基因組關聯(lián)分析,全基因組關聯(lián)分析(GWAS),GWAS,難點高維小樣本SNP-SNP相互作用結果的可解釋性前景疾病的遺傳機理遺傳育種（作物、養(yǎng)殖）,總結,機器學習在尋找生物信息學應用---分類、聚類、降維、不確定性結果的解釋和驗證生物實驗驗證文獻驗證生物信息學在尋找機器學習數(shù)據(jù)量在增大統(tǒng)