土家族传统聚落景观基因编码与基因分类研究——以恩施州舍米湖村为例

随着社会的发展和新兴文化的冲击,传统聚落的原生景观肌理遭到了一些非必要破坏,传统聚落景观面临着严重威胁。以景观基因理论作为基础研究理论,以舍米湖村为研究对象,在对舍米湖村景观基因深度研究的前提下,对舍米湖村景观基因进行编码,从而构建出舍米湖村景观信息图谱链,并将景观基因分为主体基因、附着基因、混合基因和变异基因4类,总结并梳理舍米湖村发展和保护中出现的问题,并针对性地提出舍米湖村相关的保护和发展策略。

基于遗传算法的基因分类

独立分量分析(ICA)是应用于基因分类的一种统计方法.但独立分量分析中的估计分离矩阵算法主要采用了随机梯度算法、自然梯度算法,这些基于梯度下降的寻优算法很容易陷入局部极值,所得结果不精确.本文提出了一种基于遗传算法的基因分类算法,其基本思想是利用遗传算法代替独立分量分析中的传统的估计分离矩阵算法,对基因表达式数据进行分类,从而克服了结果不精确的问题.分析和实验结果表明,该分类方法获得了更好的分类效果.

基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究

随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置模糊隶属度改变分类中样本的贡献属性。该方法不仅考虑了样本与类中心点的距离关系,还充分考虑样本与样本之间的关系,减弱噪声或野值样本对分类的影响。采用美国威斯康星乳腺癌数据和皮马印第安人糖尿病数据进行实验检测,均取得了很好的效果。

基于ICA模式空间的基因分类

ICA是应用于盲源信号分离的一种统计方法。利用ICA对基因微阵列表达谱数据进行分解获得由基因模型谱和对应系数构成的线性谱模型,并在此基础上进行基因分类。由于基于ICA的一个模型谱并不能完整地代表一个具有生物意义的类别,并且模型谱之间不具正交性,在此线性模型下不能有效的表示基因数据,为此提出基于ICA的模式表达空间的概念,并在该模式空间中重新构造了基因的数据表达形式,并利用此表达形式进行基因分类。实验结果表明,该分类方法比线性谱模型下的基因分类具有更高的正确率。

鼻疽假单胞菌与类鼻疽假单胞菌的基因分类

目的 :对鼻疽假单胞菌和类鼻疽假单胞菌进行基因分类研究。方法 :应用 16SrDNA扩增、基因测序及微孔板定量杂交技术 ,从基因水平对具有不同生物学特性的鼻疽假单胞菌和类鼻疽假单胞菌两个标准菌株进行同源性分析。结果 :尽管两种细菌在生物学特性上有着明显的差异 ,但其 16SrDNA序列相似度达 99%以上 ,且染色体DNA定量杂交也显示大于 70 %的同源性。结论 :鼻疽假单胞菌和类鼻疽假单胞菌的系统发育关系十分密切 ,应归属于同一种 ,是否妥当仍待进一步考证。

基于判别分析的基因分类

利用基因表达序列识别肿瘤亚型,具有非常重要的临床意义.根据大肠杆菌基因图谱筛选出的信息基因,采用判别分析法,得到典型判别式函数,以阈值θ=-0.6935来进行分类,进而确定肿瘤基因"标签".

显现模式:一种基因分类的工具

基因分类因其应用意义重大,成为近年来研究的热点。显现模式以具有生物意义的隐性基因模式为基础实现对癌症的高识别率,应用前景十分广阔。本文介绍了显现模式的理论体系,并通过白血病数据集分类实验说明了该工具的可行性和有效性。

基于最小生成树的基因分类算法

随着基因芯片技术的快速发展以及其在基因表达分析等过程中的应用,产生了大量的基因表达谱数据,如何处理和分析这些数据并从中提取出有价值的生物学信息成为一个极为重要的课题,基因分类是进行基因数据处理的常用方法。本文首先利用主成分分析法(PCA)把基因的多个属性转化为少数几个综合属性,将基因表达谱数据映射成一个带权图,并将图论的最小生成树理论引入基因分类分析方法,然后设计了基于最小生成树的基因分类算法,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。

一种基于显现模式的基因分类算法

基于基因表达谱的分类技术对于疾病检测具有十分重要的研究意义。利用显现模式(Emerging Patterns,EPs)的基因分类方法不仅可以识别癌症样本,同时可以挖掘出隐含的与癌症相关的具有生物意义的基因模式,从基因角度揭示癌症病理。针对提取显现模式时在小样本情况下将频率近似于概率的缺陷以及PCL(Prediction by Collective Likelihood)分类器的不足,提出一种基于显现模式的基因分类算法:在显现模式的提取中引入贝叶斯估计以提高熵的可靠度,并借鉴KNN思想,提出一种新的基于EP的分类算法EP-KNN(Emerging Patterns-K Nearest Neighbors)。最后在急性白血病数据集上进行实验,实验结果表明新的算法提高了分类正确率,说明了该方法的有效性。

基因分类中特征提取的若干方法

本文针对基因表达谱高维、高噪声的特点,分析探讨了能实现数据降维、降噪的若干特征提取方法。

基于基因分类交互式遗传算法的品牌意象研究

为了提升机电设备品牌产品的商业价值,满足用户的品牌意象需求,提出基于基因分类交互式遗传算法的品牌意象优化和创新方法。运用调研法和专家评价法提取重要设计要素和明确品牌意象词汇。再运用数量化理论Ⅰ针对二者的对应关系构建感性评价矩阵,计算各设计要素贡献度值得到感性要素集合,代入IGA进行遗传操作。最后以感性评价值区间作为约束条件筛选最终产出方案。将方法流程运用到京山轻机捷普瑞印刷机设计项目实践中,对比基因分类前后改进后算法能更快速地获取用户适应度高的造型设计方案,有效提高有效的方案产出效率,缩短项目周期,该设备已由Ankutsan集团旗下的Antalya和Cerkezkoy工厂投产,证明该设备在中高端市场具有一定的竞争力。由此可知,该方法能有效指导机电品牌产品的创新设计,并为机电设备的品牌意象研究提供一种可行和有效的方法。

基于跨模态近邻流形散布的基因特征提取方法

为解决因基因表达数据维度高、样本少、噪声高等特点导致在基因分类研究中难以提取有效特征的问题,提出了跨模态近邻流形散布(cross-modal nearest neighbor manifold scatter,CNNMS)方法,在核方法基础上采用近邻数据的方式,从而进一步降低了类别不平衡对分类精度的影响。此外,基于近邻均值受异常点影响较小的特点,CNNMS方法把高维基因特征映射到核空间,将所有样本与其近邻样本之间距离均值定义为样本的近邻均值,使跨模态近邻流形散布子空间在最大程度上保持同类特征内部的聚集性。实验结果表明,CNNMS方法在肺癌基因表达数据集上的分类识别率超过98%,在胃癌基因表达数据集上也获得了良好的分类识别率,相较于其他方法具有更好的分类能力。CNNMS方法在基因分类研究中表现出较高的识别率,对基因特征提取研究具有深远意义。

苏云金芽胞杆菌杀虫晶体蛋白基因的分类

１９８９年Ｈｏｆｔｅ和Ｗｈｉｔｅｌｅｙ根据氨基酸序列的同源性和杀虫谱双重标准将苏云金芽胞杆菌杀虫晶体蛋白基因划分为５类１４亚类。根据双重标准出现的问题和冲突，给分类带来了困扰，为此１９９５年，只根据氨基酸序列的同源性进行分类。现已将基因分为２１群，４４亚群，６４类，１１６个亚类。本文介绍了纳入新系统的条件、分类原则、命名方法、定名步骤和分类中值得注意的问题。

基于SVM的人类基因序列分类方法

为了判断一个给定的DNA序列片段是基因序列还是间区序列,基于语言学方法提取了DNA序列特征,通过支持向量机(SVM)训练方法,实现了对人类22号染色体的DNA序列中的基因和基因间区序列的分类.在不依赖于任何生物领域知识的前提下,该方法能得到85%以上的分类精度.相对于SVM分类方法,虽然二元Logistic回归(BLR)方法也能达到较高的分类精度,但在训练时间上SVM方法远优于BLR方法.

小麦F-box家族基因的分类及克隆分析

为明确小麦中F-box基因的存在种类及数量,作者通过数据库检索、编码区查找及功能结构域预测等途径,获得了NCBI和DFCI两大数据库中已报道的小麦F-box蛋白,并根据C端结构域特征对这些F-box蛋白进行了分类统计。数据库检索分类结果表明,在NCBI和DFCI数据库中共检索到符合条件的F-box基因38条,这些基因可以划分为F-box/LRR(17条,占总数的45%)、F-box/Kelch(6条,占总数的16%)和C端无明显结构域特征(15条,占总数的39%)3种类型。其中,F-box/LRR和C端无明显结构域类型所占比例较大。在此基础上,利用同源克隆策略在中国春小麦中获得了3条包含F-box结构域的序列,分别命名为Ta-SKP2A、Ta-FB和Ta-FBL14。Ta-SKP2A和Ta-FBL14属于F-box/LRR类型,Ta-FB仅包含一个F-box结构域,为C端无明显结构域类型。这些研究将为深入探讨F-box家族基因参与的小麦生物学过程及在其中的作用机理奠定基础。

新生隐球菌ITS与IGS2基因的分类比较研究

目的探讨ITS及IGS2基因片段对新生隐球菌各变种及基因型分类与鉴定的应用价值。方法根据本课题前期研究结果及GenBank发表的基因序列资料,研究新生隐球菌3个变种的ITS和IGS2基因片段信息,用CLUSTERW软件构建以上两种基因的系统发育进化树并进行分析,了解其亲缘关系。结果对新生隐球菌各菌株ITS基因型的IGS2区域片段分析结果显示,IGS2基因片断具有丰富的变异和信息位点。同ITS基因序列比较显示,IGS2基因在亚种内也具有同步进化和变异的特征。结论IGS2基因序列分析可作为新生隐球菌种间及种内基因分类鉴定有效的分子生物学方法;多种基因分类鉴定方法的联合应用,可更有效和准确地鉴定新生隐球菌并揭示其种内不同基因亚型间的遗传进化关系。

用gyrB、rpoD基因扩增测序进行气单胞菌分类的探讨

目的获得气单胞菌更准确的分类结果。方法收集经Vitek全自动细菌分析仪及配套的GN鉴定卡鉴定为气单胞菌的菌株231株,对其gyr B、rpo D两个管家基因进行PCR扩增及测序,并与Gen Bank中标准序列进行基因序列比对和单核苷酸替代率分析,综合分析gyr B、rpo D两基因测序结果并进行基因分类。结果 231株气单胞菌中,69株(29.9%)gyr B和rpo D基因均获得测序结果,86株(37.2%)仅获得gyr B序列,50株(21.6%)仅获得rpo D序列,26株(11.3%)两种基因均未获得序列。生化表型鉴定为嗜水气单胞菌的菌株中62.7%基因分类结果为达卡气单胞菌,仅22.4%为嗜水气单胞菌,其种间生化反应结果相近。结论气单胞菌属的生化分类与基因分类结果存在差异。达卡气单胞菌与嗜水气单胞菌的鉴定依赖于基因序列分析。