基于功能模块的基因表达谱聚类分析

按GENE ONTOLOGY基因功能分类体系,将基因模块化地组织成具有显著生物意义的低维功能模块单元,并将其作为新的分析指标用于分类微阵列疾病样本,从而提出了基于功能表达谱的聚类分析新途径.采用NC I60数据集,通过功能表达谱对组织样本进行聚类分析.结果显示,新算法不但得到高准确度的样本分型结果,而且能够直接从功能水平上给出相应的生物学解释.同时,用基于功能表达谱对组织样本进行聚类分析可以显著降低特征维数,有效地处理高检测误差与基因表达变异问题.

Oligo基因芯片的异常值处理对有监督疾病分类的影响

基因芯片实验产生的表达谱数据中存在大量不合格的检测点,对异常值的不同处理,对于有监督疾病分类结果的影响很大。针对此问题,在Oligo芯片数据中,在表达水平层面,通常对检测值做最大值和最小值的预处理后,进行后续分析。本研究选取了四套Oligo芯片数据集,采用不同限定芯片数据中最大值和最小值的方法,考察支持向量机、K近邻、决策树三种分类器对分类疾病样本效能的影响程度。结果显示:Dudoit等限定最大值和最小值分别为16000和100是一种合理的策略,可以达到很好的分类效果。同时发现对于小于100的检测值较多的数据集,采用限定最小值为10的策略同样能得到很好的分类效果,并可以为后续分析保留更多的原始数据。因此,合理限制Oligo芯片中的异常值,对于提高疾病分型是一种较好的策略。进一步采用功能表达谱方法,构造反映功能结点中全部注释基因的总体表达状态的均值或中值指标,利用构建的功能表达谱进行分类分析。发现不同异常值的限定方法对基于功能表达谱进行分类得到的准确率的影响较小,可以获得较稳定的分类结果。

生物信息学的现状和前景

生物信息学是当前生物学领域的研究热点,预计在未来的若干年它将变得越来越重要、越来越引起人们的重视,无论是我国还是西方发达国家从事生物信息学工作的专业人才极为短缺,为此了解生物信息学的现状和前景是十分有意的.