基于基因表达谱的白血病分子预测模型研究

采用生物信息学方法对肿瘤基因表达数据进行挖掘,以获取和肿瘤不同亚型相关的候选标志基因集合,应用机器学习方法从标志基因集合中提取出甄别肿瘤不同亚型的规则集,进而建立起肿瘤预测模型.利用Relief、信息增益和分类信息指数从不同角度挖掘蕴含在基因表达谱中的候选特征基因,抽取出候选特征基因公约集合.以对不同肿瘤组织样本的识别能力为依据,选取分类能力最强的一组基因集合作为特征基因.利用规则判定树提取出反映这些特征基因相互作用的规则集并以此构建肿瘤预测模型,并将此模型应用于白血病基因表达数据中,建立了白血病分子预测模型.研究表明,该模型得到的白血病标志基因对肿瘤临床诊断具有一定的参考价值.     

电子基因表达谱分析平台的建立及其应用

建立了利用美国国立生物技术信息中心(NCBI)序列表达标签(EST)数据库(dbEST)电子EST构建特定组织电子基因表达谱的生物信息学分析平台,并利用该平台构建了人正常结直肠组织电子基因表达谱.从dbEST获取人正常结直肠电子EST 20 370条,利用自行开发的GetUni程序包,与下载于本地的人类同一基因转录子(UniGene)数据库匹配,获得了含有4 196个非冗余基因的正常结直肠组织电子基因表达谱.经在线基因组分析工具(Webgestalt)证实,表达谱中97%的基因在结直肠组织中表达,除涉及细胞生长、发育、分化、凋亡等基因外,还包括人正常结直肠功能特异性基因;3%未得到Webgestalt证实的基因经手工回溯查找,确证其EST均来自人正常结直肠.GetUni程序包是一个高效准确的高通量电子EST数据分析平台,构建的人正常结直肠组织基因表达谱将为结直肠特异性标志物的筛选提供大量数据.     

白藜芦醇处理乳腺癌细胞基因表达通路分析

为了研究白藜芦醇抗乳腺癌的作用机制,从GEO数据库获取用白藜芦醇处理过的乳腺癌的表达谱数据集(GSE25412),通过BRB软件包获取差异表达基因;对差异基因进行功能聚类和蛋白-蛋白相互作用分析,GSEA对乳腺癌进行基因集富集分析;最后通过CMAP对药物作用机制或药理作用进行预测.结果:通过对比白藜芦醇和乙醇作用于MCF7细胞基因表达谱,获得763个显著差异基因,其中上调基因262个,下调基因501个;GSEA主要富集到细胞代谢等18条与乳腺癌相关的信号通路;蛋白相互作用网络的分析结果显示:IFI44可能成为药物作用新靶点.CMAP分析结果显示:白藜芦醇的抗乳腺癌作用机制复杂,分析结果显示与激素作用、HDAC抑制剂、hsp90抑制剂、PI3K抑制剂等有关.研究结果表明:基于基因表达谱的乳腺癌组织与正常组织的筛选比对,为抗肿瘤药物发现提供新思路,为后期的相关临床研究提供重要信息.     

基于基因表达谱的结肠癌特征基因选取

在分析肿瘤基因表达谱的基础上,运用模式识别方法选取结肠癌特征基因.利用浮动顺序搜索算法在结肠癌基因表达谱数据中生成若干个候选特征基因子集,再以RBF支持向量机作分类器,以其在训练集和测试集中的错误分类率为依据,从候选特征基因子集中选取结肠癌特征基因集合.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于GA-SVM方法的结肠癌基因表达谱数据分析

对结肠癌的基因表达谱数据进行分析,提出选取其特征基因的新方法。首先考虑到基因表达谱数据高维数、小样本的特点,采用Bhattacharyya距离对数据进行降维,运用遗传算法生成特征基因子集,以支持向量机作为分类器,建立了基于GA-SVM的结肠癌两类别分类模型。实验结果表明,仅需提取10个特征基因就可获得95.62%分类准确率。     

边介数聚类算法在肿瘤基因表达谱中的应用

基于肿瘤基因表达谱研究了肿瘤相关基因及其功能模块的聚类算法,同时利用模块度评价了算法的有效性.通过与层次聚类算法的比较,证明边介数聚类算法在肿瘤基因功能模块聚类方面具有一定的有效性和实用性.以人结肠癌基因表达谱为研究对象,应用边介数聚类算法将158个从2万多个原始数据中提取的特征基因聚成7种功能类.通过GO数据库检索进一步证明这7类基因具有明确的生物学功能和意义.     

四元数短阵的谱分析

研究四元数矩谱的主谱,协亦和奇异谱的性质,扩广了[1]的一个不等式,改进了Hadamard不等式,Weyl不等式,Schur不等式及[2]的一个不等式。     

沥青混合料松弛时间谱分析

为了分析沥青混合料不同时间谱的确定方法和相互换算关系,采用Prony级数和积分变换表达式分别对沥青混合料的离散松弛和延迟时间谱及连续松弛和延迟时间谱进行确定,并将连续时间谱进行离散化表示,建立了由连续时间谱换算离散时间谱的关系式,由时间域、Laplace变换域和频率域内本构关系分别导出了离散松弛与延迟时间谱之间的换算线性方程组,并通过动态模量和蠕变柔量主曲线试验结果对本研究确定和换算方法的有效性进行了验证.结果表明,沥青混合料的4种时间谱可以通过试验主曲线同时确定,松弛与延迟时间谱之间的换算结果与试验结果吻合较好,该方法能够为沥青混合料黏弹性参数的全面分析提供有效工具.

     

结构震动反应谱分析

本文应用样条函数方法拟定了一个由加速度记录快速计算结构震动反应谱的方法。计算得到的谱位移、谱速度和谱加速度为抗震设计提供了比较可靠的依据。本方法已经应用到爆炸震动反应谱的计算中,效果较好。     

特征基因挖掘的决策森林方法

基于决策树的基因芯片数据分析方法以追求样本最大分类正确率为目标,造成大量的部分相关基因被排除,不适用于挖掘复杂疾病的相关基因．为此,提出了特征基因挖掘的决策森林方法：从多组特征子集中识别重要疾病相关基因,每个子集根据自身对目标的分类能力被识别;通过抽样技术产生大量不同结构的训练样本,可以挖掘出高相关或部分相关基因．数值分析结果表明,该方法是生物类型分类和疾病相关基因挖掘的有效工具．     

人类胰岛素信号通路基因表达分析

人类胰岛素信号通路基因是糖尿病药物的重要靶标.本文通过查询公共数据库获取人类胰岛素信号通路基因的表达数据,采用SPSS软件分析基因的组织表达谱特征和相关性.结果表明:胰岛素信号远端靶基因具有更高的差异表达水平;脂肪细胞和骨骼肌的基因表达谱具有显著的相关性,而肝组织的基因表达谱与脂肪细胞和骨骼肌都无显著相关性.提示在胰岛素的靶组织中,脂肪组织和骨骼肌可能具有相似的信号调控机制.     

云南宾川脐橙蔗糖转运基因的克隆和表达分析

蔗糖不仅是植物光合作用的主要产物,也是植物体内运输的主要物质和许多果实中糖积累的主要形式,对果实品质的形成有重要影响.在蔗糖合成的路径中,蔗糖合成酶(Sucrose Synthase)和蔗糖磷酸合成酶(Sucrose phosphate Synthase)是蔗糖代谢的关键酶.在前人报道苹果蔗糖转运基因的基础上,对云南宾川脐橙蔗糖转运基因进行克隆和表达分析,并对其相关的生理生化指标(蔗糖等糖含量、蔗糖合成代谢相关酶活性等)进行测定.研究结果显示,在宾川脐橙果实接近成熟时蔗糖转运基因的表达量最高,成熟脐橙中果肉的蔗糖含量比果皮中高,而成熟脐橙果肉和果皮中蔗糖合成酶和蔗糖磷酸合成酶的活性差异不显著.     

平面盘形凸轮轮廓曲线统一建模的研究

将从动件的直线往复移动和定点往复摆动用虚拟摆动统一表示,采用单参数包络曲线理论建立直动和摆动从动件平面盘形凸轮轮廓的统一数学表达式。根据统一的数学表达式可以开发出一套适合于各类平面盘形凸轮机构的CAD软件包。     

基于SVM的灵敏度分析方法选取肿瘤特征基因

提出基于支持向量机的灵敏度分析方法选取结肠癌特征基因.用支持向量机分析基因对分类决策函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,得到一组候选特征基因子集;以支持向量机为分类工具,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取具有最佳分类能力的候选特征基因子集作为结肠癌特征基因子集.通过实验比较,该特征基因子集的分类能力优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性.     

基于SNP基因型谱和表达谱的乳腺癌相关基因网络的构建

拟构建乳腺癌相关基因网络并从系统生物学角度解析乳腺癌发病的分子机制,采用基于SNP基因型谱和乳腺癌基因芯片表达谱数据分别进行全基因组关联分析和差异表达基因的筛选,并以此为基础构建乳腺癌相关基因网络,网络分析结果显示乳腺癌相关基因主要参与代谢、信号传导、蛋白质修饰等功能。该网络能够从系统层面上解释乳腺癌的遗传互作机制,并为研究其它复杂疾病提供一定的理论依据。     

胞内分枝杆菌HSP 70基因的克隆、分析及原核表达

胞内分枝杆菌为致病性非结核分枝杆菌（NTM）之一,分布广泛,人畜均可感染,对人畜健康造成极大威胁。应用巢式PCR克隆胞内分枝杆菌HSP 70基因,利用在线分析软件对其进行生物信息学分析。构建原核表达载体p ET15b-HSP 70,同时进行诱导表达。结果显示,胞内分枝杆菌HSP 70基因完整,ORF基因全长1860bp,共编码619个氨基酸,HSP 70为酸性、亲水性蛋白质,不存在明显跨膜结构,含14个潜在磷酸化位点,亚细胞定位主要存在于细胞质中,无信号肽结构。二级结构预测,蛋白空间结构以α-螺旋和无规则卷曲为主。同时,以同源建模法预测了HSP 70基因编码蛋白的三维立体结构。成功构建p ET 15b-HSP 70原核表达载体,在原核表达系统中该载体可诱导表达70ku的HSP70重组蛋白。     

基于基因表达式编程的函数挖掘--收敛性分析与残差制导进化算法

为了克服传统的数学方法在确定要发现的函数类型时需要依赖专业知识，具有主观性和盲目性及基于遗传编程(GP)的函数发现方法效率太低的问题，提出了基于基因表达式编程(GEP)新的函数挖掘方法，并分析了算法的收敛性，并根据收敛性定理提出了GEP的改进算法——残差制导进化算法RGEA。通过对GP、GEP、RGEA算法的比较实验，结果表明，在噪声数据很小的情况下，3种算法均挖掘出目标函数，但GEP比GP的收敛速度提高了20倍。RGEA比GP提高了60倍。对于函数类型未知且极为复杂的数据，GEP和RGEA在发现理想函数的速度上要比GP分别快900、1800倍。     

免疫聚类算法在基因表达数据分析中的应用

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法. 根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法. 与K均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.