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非负矩阵分解及在基因表达数据分析中的应用研究

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非负矩阵分解及在基因表达数据分析中的应用研究

作者：马春霞曲阜师范大学

学位级别：硕士

生物信息学作为一门集计算机科学、统计学及应用数学于一体的新兴交叉学科,被用来解释和研究隐藏的生物资源,进一步揭示隐藏在大量数据背后的生物奥秘。随着科技的迅速发展,每天都有成千上万的数据被输入生物数据库。在生物信息学中,怎... 详细信息

生物信息学作为一门集计算机科学、统计学及应用数学于一体的新兴交叉学科,被用来解释和研究隐藏的生物资源,进一步揭示隐藏在大量数据背后的生物奥秘。随着科技的迅速发展,每天都有成千上万的数据被输入生物数据库。在生物信息学中,怎样从大量的基因表达数据中准确而又高效率地找出潜在的基因功能和对应基因表达水平。DNA微阵列的产生很好地解决了这个问题。其中,DNA微阵列产生的基因表达数据是最受研究人员关注的数据。基因表达数据矩阵一般具超高维小样本的特点,这给基因表达数据的分析和处理带来挑战。因此在基因表达数据分析中,选择合适有效的聚类分析和降维方法是至关重要的。本文利用非负矩阵分解相关理论来对癌症样本进行聚类分析和对特征基因进行提取。为了在降维的基础上更好地提高效率,本文提出两种改进的非负矩阵方法,并应用于特征基因提取方面。实验验证了这两种改进方法的可行性及有效性。本文研究的主要工作有:(1)非负矩阵分解在基因表达数据中的聚类分析。首先对非负矩阵分解(NMF)做系统概括;其次利用图正则非负矩阵分解(GNMF)对肿瘤样本进行聚类分析;最后用NMF,SNMF和GNMF这三种方法在肿瘤样本中进行聚类分析。(2)基于L0范数图正则非负矩阵分解算法。本文将GNMF和L0范数约束NMF的原理进行结合,提出了基于L0范数图正则非负矩阵分解算法(GL0NMF),并将其应用到基因表达数据提取中进行研究分析,最后将实验结果导入基因本体论(GO)中分析。通过与PMD,SPCA和GNMF算法对比,实验验证了笔者提出的算法在基因提取方面具有一定的可行性与有效性。(3)监督性稀疏非负矩阵分解算法。为提高NMF在基因表达数据分析中的效率,本文在稀疏控制的非负矩阵分解算法上引入类别信息,提出监督性稀疏非负矩阵分解算法(CISNMF),并将其在基因表达数据提取中进行研究分析,最后利用GO进行定性分析。通过与PMD,SPCA,SNMF和SVM-RFE进行对比,实验结果表明CISNMF算法具有一定的可行性与有效性。本文的创新点主要是提出了两种改进的非负矩阵算法:基于L0范数图正则非负矩阵分解算法(GL0NMF)和监督性稀疏非负矩阵分解算法(CISNMF)。并将这两种算法分别应用到基因表达数据提取中,实验验证了本文提出的算法在基因提取方面具有一定的可行性与有效性。

关键词：基因表达数据分析聚类分析特征基因提取非负矩阵分解基因本体论

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膜计算在基因表达数据分析中的应用

膜计算在基因表达数据分析中的应用

作者：高雪峰西华大学

学位级别：硕士

膜计算作为自然计算的一个新分支,是受生命细胞的结构和功能以及高级生命组织和器官间的协作所启发的一种计算模型,这种计算模型普遍称为P系统。由于其具有分布式、并行计算能力和不同模型所表现出的诸多优势和特征,膜计算吸引了众多学... 详细信息

膜计算作为自然计算的一个新分支,是受生命细胞的结构和功能以及高级生命组织和器官间的协作所启发的一种计算模型,这种计算模型普遍称为P系统。由于其具有分布式、并行计算能力和不同模型所表现出的诸多优势和特征,膜计算吸引了众多学者的关注,并在众多领域得到广泛应用。随着多个生物基因组测序的完成、微阵列技术的广泛应用,基因表达数据的爆炸性增长迫切需要自动、有效的数据分析工具,对基因表达数据的分析成为生物信息学的研究热点和难点。目前聚类分析已经成为生物信息学中基因表达数据分析的有力工具。本文首先将模糊划分技术与遗传进化机制相结合,并对初始对象进行实数编码,从而对维度较低的数据集获得良好的聚类划分效果。在此基础上,针对基因表达数据类型多、处理量大、数据之间内在关系更加集成和复杂的特点,本文提出了一种膜计算框架下的模糊聚类算法,设计了一个两层嵌套结构的细胞型P系统,并且它的进化和转运机制被利用来开发这个模糊聚类算法。这个细胞型P系统能够有效地发现最优簇中心。所提出的模糊聚类算法在一个真实基因表达数据集上被测试,并与经典的Iclust算法和近期开发的Fuzzy-VGAPS算法进行了比较。比较结果表明在聚类有效性上所提出的模糊聚类算法明显优于其它两种算法。

关键词：膜计算细胞型P系统聚类基因表达数据分析

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识别表达不稳定的基因

软件学报 2010年第9期21卷 2148-2160页

作者：杨昆李建中徐德昌戴国骏杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 哈尔滨工业大学计算科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个... 详细信息

提出集成分析来自相同研究问题的不同数据集来识别表达不稳定的基因.把这一问题形式化为一个非线性整数规划问题,三个启发式的算法被提出来求解这一优化问题;进一步地设计了一个统计量来度量基因的不稳定表达程度.提出的方法应用于两个真实数据,实验结果显示:所识别的不稳定基因在两个数据中的表达不一致;利用表达不稳定基因可以提高差异表达基因的筛选结果,而去除表达不稳定基因可以有效地提高微阵列数据分类.实验结果表明,提出的方法是有效的,并且表达不稳定基因可以为微阵列数据分析提供有价值的信息.

关键词：微阵列基因表达数据分析整数规划差异表达基因

基于药理学分析巴戟天治疗阿尔茨海默病的机制

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食品工业科技 2024年第16期45卷 36-46页

作者：丁其莹刘鑫源覃佳运吴永雷肖连臣周兰庭李珍珍湖北文理学院基础医学院湖北襄阳441053 湖北文理学院附属襄阳市中心医院神经内科湖北襄阳441000 湖北文理学院附属襄阳市中心医院神经科学与脑科学研究所湖北襄阳441000 湖北文理学院附属襄阳市中心医院医学检验部湖北襄阳441000

目的:基于网络药理学、分子对接和GEO数据分析巴戟天治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的潜在靶点和作用机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP),获取巴戟天的主要活性成分,用SwissTargetPrediction获取巴戟天... 详细信息

目的:基于网络药理学、分子对接和GEO数据分析巴戟天治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的潜在靶点和作用机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP),获取巴戟天的主要活性成分,用SwissTargetPrediction获取巴戟天全部作用靶点。从DrugBank、PathCard、Chemogenomic Database和PubChem数据库获得AD相关靶点。使用韦恩图取交集,得到巴戟天治疗AD的共同作用靶点。利用Cytoscape3.8.0构建靶点的“成分-靶点”网络图,并分析靶点的相互作用PPI网络图、基因本体论(GO)和KEGG信号通路等。使用Autodock对关键成分和靶点进行分子对接,并用Pymol和Discovery Studio展示对接结果。最后利用GEO数据库Alzdata分析关键靶点基因在AD中的表达。结果:预测得到巴戟天的50种主要活性成分,636个作用靶点,674个AD相关靶点,其中巴戟天治疗AD共同靶点124个。GO富集分析得到蛋白质磷酸化、磷酸化的正调控、细胞对氮化合物的反应、水解酶活性的调节、细胞对化学刺激的反应。KEGG富集分析显示阿尔茨海默病为最显著的通路。分子对接显示,巴戟天的5个核心成分2-羟基-1,5-二甲氧基-6-(甲氧基甲基)-9,10-蒽醌、1-羟基-3-甲氧基-9,10-蒽醌、大黄素-A、甲基异茜草素、甲基异茜草素-1-甲醚和3个核心靶点EGFR、PARP1、FTO的结合较好,并且Egfr在AD病人中显著(P表达,Parp1和Fto在AD病人中显著(P表达。结论:巴戟天可能通过多个成分、多个靶点、多个通路,参与调控AD疾病进程。

关键词：巴戟天阿尔茨海默病整合药理学分子对接基因表达数据分析

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基于自劈分合并竞争学习的HMMs聚类方法

计算机工程与应用 2007年第5期43卷 172-174,177页

作者：卢鸣王士同江南大学信息工程学院江苏无锡214122

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于信号处理和模式识别中。但当将其应用于聚类时,对隐马尔可夫模型的训练,即参数估计,是一个非常重要的问题,训练方法的优劣将对整个应用效果产生重要的影响。论文针... 详细信息

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于信号处理和模式识别中。但当将其应用于聚类时,对隐马尔可夫模型的训练,即参数估计,是一个非常重要的问题,训练方法的优劣将对整个应用效果产生重要的影响。论文针对这一问题,将自劈分合并竞争学习运用于HMMs。实验结果证实了提出方法的有效性。

关键词：基因表达数据分析自劈分合并竞争学习隐马尔可夫模型

产电微生物基因调控网络的构建和特异性通路分析

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中国生物工程杂志 2014年第11期34卷 42-46页

作者：徐军刘翠翠丁德武孙啸谢建明东南大学生物电子学国家重点实验室生物科学与医学工程学院南京210096

研究产电微生物胞外电子传递过程和机制,发现与产电效率相关的关键基因、通路和代谢物,是微生物燃料电池研究中的关键技术。为了发现在胞外电子传递过程中起到关键作用的基因以及通路,首先利用比较基因组学的方法,以模式微生物大肠杆菌... 详细信息

研究产电微生物胞外电子传递过程和机制,发现与产电效率相关的关键基因、通路和代谢物,是微生物燃料电池研究中的关键技术。为了发现在胞外电子传递过程中起到关键作用的基因以及通路,首先利用比较基因组学的方法,以模式微生物大肠杆菌和同属希瓦氏菌的其他菌株为参考,构建了*** MR-1的全基因组基因转录调控网络,大大扩展了目前已知的基因调控关系。然后以此网络为基础,结合基于蛋白质相互作用分析得到的胞外电子传递通路,构建了与胞外电子传递直接传递密切相关的细胞色素C编码基因及其相关调控基因构成的子网络,结合全基因组基因表达数据,研究了特异性条件下胞外电子传递的可能通路和基因调控过程。

关键词：产电微生物胞外电子传递基因转录调控网络基因表达数据分析

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HMM基本原理及其在聚类中的应用

HMM基本原理及其在聚类中的应用

作者：卢鸣江南大学

学位级别：硕士

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于模式识别和聚类中并取得了不小的成功。HMM有坚实的统计学基础和有效的学习算法,从而在应用科学中成为一种基础及易于理解的工具。在实际应用中,对HMM的训练是一... 详细信息

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)是一种双随机过程,被广泛地应用于模式识别和聚类中并取得了不小的成功。HMM有坚实的统计学基础和有效的学习算法,从而在应用科学中成为一种基础及易于理解的工具。在实际应用中,对HMM的训练是一个十分重要的问题,特别是在面对非完整数据的情况下。训练的优劣关系到最后聚类效果的好坏。对HMM的训练就是不断地调整HMM的参数,在已知的观测值序列下,得到最大的似然度。而由于该问题的复杂性,现在还没有高效的,全面的,能得到全局最优化的程序。在训练过程中,用得最多的是Baum-Welch算法。这是一种处理不完全数据的算法。我们关注的就是如何改进该算法,以此来提高聚类的效果。主要研究工作如下: 1.提出了一种基于频率敏感和HMM的聚类算法。它能有效得避免出现空类或类中数据过少的现象。实验结果证明了该算法的有效性。 2.将自劈分合并竞争学习运用于HMM,提出了一种新的算法。该算法在自劈分过程中,利用熵使每一类中尽可能多的含有同类数据;然后在合并过程中,将含有同类数据的类进行合并,从而提高聚类的效果。

关键词：聚类分析隐马尔可夫模型频率敏感基因表达数据分析自劈分合并竞争学习熵

基于网络集成分析研究产电菌胞外电子转移机制

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基于网络集成分析研究产电菌胞外电子转移机制

作者：王雨荷东南大学

学位级别：硕士

微生物燃料电池利用具有电化学活性的微生物代替阳极的金属催化剂,是一种环境友好的新型能源。电化学活性微生物又称为产电微生物,能够利用环境中的营养物质通过呼吸作用完成电子从胞内传递给胞外电子受体的过程。产电微生物的发现,为... 详细信息

微生物燃料电池利用具有电化学活性的微生物代替阳极的金属催化剂,是一种环境友好的新型能源。电化学活性微生物又称为产电微生物,能够利用环境中的营养物质通过呼吸作用完成电子从胞内传递给胞外电子受体的过程。产电微生物的发现,为绿色清洁能源研究开辟了新的方向,为利用绿色能源取代传统化石燃料,以及消除化石燃料燃烧带来的一系列环境问题指明了方向。目前发现的产电微生物的电能输出效率整体较低,没有统一的优势菌株,因而微生物燃料电池技术无法大规模普及到工业生产中。Shewanella oneidensis MR-1是产电微生物研究中的模式生物,属于革兰氏阴性、兼性厌氧菌,可利用多种电子受体,在多种环境下生长。本文选择其作为研究对象,目标是发现胞外电子传递过程中的关键基因和生化反应,目的为揭示胞外电子传递机制,以及通过基因工程或代谢工程的方法提高电子传递效率提供指引,同时探索了整合代谢网络与基因表达数据等多组学联合分析方法。首先从参与电子传递过程的关键电子介体入手,基于NCBI的基因注释信息和KEGG蛋白质代谢数据库,利用Merlin软件自动构建并加以修正,构建了S. oneidensis MR-1关键电子介体的代谢子网络,包含38个生化反应,76个代谢物和44个基因。将代谢子网络与已有文献中两个较全面的全基因组代谢网络iS0783与iMR199相比较,发现有24个相同的共同反应;与KEGG PATHWAY数据库中黄素与醌类代谢通路中的反应相比较,分别有6个和8个共同反应。通过网络拓扑结构分析,发现该代谢子网络具有小世界性和无标度性的特征,是一种典型的生物复杂网络。在该代谢子网络的生化反应中,醌类作为一种关键的电子介体,相关的生化反应占比重最大。然后进行全基因组代谢网络分析,选取iMR1799代谢网络,利用了基于通量平衡分析原理和MATLAB软件的COBRA工具包,发现了直接、间接和黄素相关三种不同电子传递模式的关键生化反应共8个,对比发现关键生化反应仅有2个不在电子介体代谢子网络中。利用鲁棒性分析方法探讨电子传递效率与生长率之间的关系,发现电子传递与生长率不是简单的线性关系,故需要对生长率进行一定的控制,以提高电子传递效率,获得最大的电能输出。最后从基因表达的角度对电子介体代谢子网络基因进行分析,预测特定条件下微生物的胞外电子传递潜在通路。通过GEO数据库中获取的基因表达数据,利用基于R语言的Bioconductor工具包,发现有氧和无氧条件下的电子传递方式、关键基因和反应具有特异性。以乳酸基本培养基为例,有氧条件下以直接和间接电子传递为主,以MtrABC通路为主;无氧时以黄素相关电子传递方式为主,以MtrABC通路为主,DmsEF通路为辅。胞外电子传递关键基因和关键生化反应的发现,使得对产电微生物胞外电子转移机制的认识不断深入,对利用基因工程和代谢工程的方法筛选和培育高产电效率的菌株,具有一定指导意义。

关键词：胞外电子转移产电微生物电子介体通量平衡分析基因表达数据分析

基于线性—非线性相关的免疫细胞基因分析系统

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基于线性—非线性相关的免疫细胞基因分析系统

作者：莫翘楚北京林业大学

学位级别：硕士

大量的基因表达值数据库的建立引发了以基因表达值数据处理为中心的算法研究和数学研究,基因表达值相关性度量更是这些研究中的首要和关键问题。目前,许多已有的研究基因对之间共表达相关性的系统基本上只考虑其线性相关性,却缺乏对非... 详细信息

大量的基因表达值数据库的建立引发了以基因表达值数据处理为中心的算法研究和数学研究,基因表达值相关性度量更是这些研究中的首要和关键问题。目前,许多已有的研究基因对之间共表达相关性的系统基本上只考虑其线性相关性,却缺乏对非线性相关性的度量,导致其分析结果可能忽略高度非线性相关的基因对,对基因的共表达关系的理解会产生一定的误解。本文设计的基于线性-非线性相关的免疫细胞基因分析系统,通过对人体16个免疫细胞的表达值数据进行分析,综合考虑的不同基因对的互信息(MI)与皮尔森相关系数(r),并且设计综合相关性(MIr)模型,以便用户更好地理解某一基因对的表达相关性水平。此外,本系统还提供给用户该水平在同类细胞中所有基因对线性及非线性相关性水平中的相对位置以及与该基因相关性得分最高的十个基因以及其得分。同时,本系统还提供人体各个免疫细胞的互信息水平和皮尔森水平的等级数据供用户查询,使研究者对每种人体免疫细胞间的不同相关性水平有更全面的认识,为进行进一步研究奠定基础。

关键词：皮尔森相关系数互信息基因表达数据分析基因共表达免疫细胞