基于小波的基因差異表達(dá)建模分析.pdf

1、基因差異表達(dá)是構(gòu)成生物多樣性的主要原因，相同基因在不同組織中、不同環(huán)境或不同時(shí)間點(diǎn)，基因的表達(dá)隨外界條件的變化而變化。因此，差異表達(dá)基因的識(shí)別是人們了解生物過程，構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。差異表達(dá)的基因能夠幫助人們縮小研究范圍，提高構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的效率，為下一步生物分析提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)并且可以用于分析癌癥和藥物靶向的研究?；跁r(shí)間的差異表達(dá)的基因因其是動(dòng)態(tài)變化的過程，這些基因之間的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律對基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建至關(guān)重要。因此，基于時(shí)序的差異表達(dá)基因的

2、研究是一項(xiàng)能夠促進(jìn)生物信息學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)研究的一項(xiàng)重要工作。
　　本文根據(jù)目前的差異表達(dá)基因的識(shí)別方法，分析各種方法存在的缺點(diǎn)和需要解決的問題。針對基于傅里葉變換研究方法存在的不能同時(shí)解決時(shí)頻分析的問題，提出了基于小波分析的差異建模分析，根據(jù)不同尺度的波形來挖掘出基因之間的潛在關(guān)系。在模型中，本文提出一種自動(dòng)快速聚類算法，通過將識(shí)別出的差異表達(dá)基因進(jìn)行聚類分析，將不同功能的基因劃分到不同的類中。最后通過將類中的基因進(jìn)行GO術(shù)語分析

3、，揭示每個(gè)類中差異表達(dá)基因的功能。
　　本文提出基于小波分析的基因差異表達(dá)識(shí)別的模型，根據(jù)小波能很好的分析信號(hào)局部的功能，本文將小波分析融合入回歸模型中。該模型通過將小波分析應(yīng)用于時(shí)序數(shù)據(jù)，將基因數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分解進(jìn)行去噪分析。而后采用復(fù)雜的小波樹分解每個(gè)基因得到該基因?qū)?yīng)的小波系數(shù)，用小波系數(shù)來代替每個(gè)基因，再利用小波系數(shù)計(jì)算不同基因之間的相似性。
　　聚類分析是將差異表達(dá)的基因劃分到不同的類中，然后根據(jù)類中已知基因的功能