基于文本挖掘与功能相似性的疾病基因预测

现有疾病基因预测方法大多利用致病基因的各类注释信息进行预测,但仍有很多疾病没有任何注释信息。针对该问题,提出一种基于文本挖掘与功能相似性的疾病基因预测方法,通过数据挖掘获取疾病的相关基因本体术语,利用功能相似性分析基因与疾病之间的相关程度,并根据该相关程度对所有候选基因进行排序,从而识别出致病基因。测试结果显示,该方法能有效预测没有已知功能注释的致病基因。     

基于弹簧模型的基因表达数据可视化聚类

依据基因表达数据的特点,提出一种基于弹簧模型的基因表达数据可视化聚类方法,将多维空间的基因表达数据映射到二维空间中,较好地保持了原始多维数据间的时空相似性。实验结果表明,该方法能发现基因表达数据集中隐含的类簇结构以及共表达基因模式。     

K-S检验与mRMR相结合的基因选择算法

为了解决基因数据集的基因选择难题,提出一种基于K-S检验与最小冗余最大相关（Minimum Redundancy-Maximum Relevance,mRMR）原则的基因选择算法。该算法先采用K-S检验选择出具有一定区分能力的基因,然后对选择到的基因进行mRMR判断,保留与类别高度相关而其间相关性较小的基因构成最终被选基因子集。以SVM为分类器,以F1_measure、分类准确率和AUC为评价指标对本文算法选择的基因子集进行评估,并将本文算法与K-S检验、mRMR,以及经典的RELIEF和FAST算法进行比较。5个经典基因数据集上的平均实验结果揭示：本文算法的运行时间远低于mRMR算法,且其各项评价指标值优于其他比较算法。因此,本文提出的K-S检验与mRMR结合的基因选择算法能选择到非常有效的基因子集。     

SegHMC:一种基于Segmental HMM模型的顺式调控模块识别算法

顺式调控模块（Cis-regulatory module,CRM）在真核生物基因的转录调控中起着重要作用,识别顺式调控模块是当前计算生物学的一个重要课题.虽然当前有许多计算方法用于识别顺式调控模块,但识别准确率仍有待进一步提高.将顺式调控模块的多种特征信息结合在一起,有助于提高识别顺式调控模块的准确率.基于此,本文提出了一种识别顺式调控模块的算法SegHMC（Segmental HMM model for discovery of cis-regulatory module）.该算法建立了一种关于顺式调控模块识别问题的Segmental HMM模型,进一步扩展了顺式调控模块调控结构（或调控语法）的表示,不仅将顺式调控模块表示为模体（Motif）的组合,还进一步将模体共同出现的频率、模体顺序偏好以及顺式调控模块中相邻模体间的距离分布等特征引入到顺式调控模块的调控语法中.在模拟数据集和真实生物数据集上的实验结果表明,本文方法识别顺式调控模块的准确率显著优于当前的主要方法.     

基于GO体系的基因功能相似性度量方法

比较基因或基因产物功能上的相似性是生命科学研究的一项重要内容,它在生物大分子功能预测、基因聚类、生物网络分析和疾病相关基因筛选等方面具有广泛的应用。计算基因之间的功能相似性已经成为生物信息学研究的基础性工作。基因本体GO(Gene Ontology)体系集成了多种异质数据库的信息,用结构化的自然语言术语对基因和基因产物的功能进行注释和分类,是研究基因功能相似性的有力工具。从GO术语之间相似性、基因之间功能相似性两个方面,总结和评述过去十几年里,人类利用生物信息学方法在语义水平上研究基因功能相似性的进展和取得的成果,分析基因功能相似性计算方法存在的问题和面临的挑战,指出基于GO体系的基因功能相似性度量方法今后的主要研究方向。     

技术改造物流基因，走向第四方物流

时捷物流创立于2002年9月1日,配送中心占地面积33000平方米,已投入使用的仓储面积20000平方米,其中有7500平方米是2008年10月时新增建的。公司自有专业运输车辆125台、签约车辆40多台,并采用GPS卫星定位系统等先进技术进行管理。拥有大批专业物流管理人员和技术人员,与国内著名物流软件合作,为广大客户提供优质的配送服务。     

电商基因决定信息化脉络

要摸索电商信息化的建设路子,就必须改变固有的传统零售业的思维方式,注入电商的思维模式,而电商思维将由电商基因决定。近些年,关于电商的话题不绝于耳,虽然电子商务对我们来说已经不再陌生,但对电商行业的问题探讨仍是炙手可热的话题。面对电商行业相对传统零售业经营模式的变革,电商行业的信息化似乎并不那么简单。     

真核生物多基因预测结果整合算法

针对独立基因预测算法可靠性较差的缺点,提出了真核生物多基因预测结果整合算法(Algorithm for integration of multiple eukaryotie gene prediction results,AIMEGPR).该算法在综合分析各种预测算法结果的基础上,首先用极大似然法估计各种预测算法的性能参数,然后利用这些性能参数计算基因证据区间上各个基因片段归属于各种基因元件类型的后验概率,最后采用动态规划法在基因证据区间上确定最优的一致基因结构.AIMEGPR既不需要人工定制整合规则,也不需要复杂的训练学习,因此AIMEGPR尤其在基因组新测序物种上进行编码基因注释时具有十分显著的优越性.实验结果表明,利用AIMEGPR算法对多基因预测结果整合可以明显提高一致基因的可靠性.     

基于强基因模式组织算法的VRPTW研究

提出一种强基因模式组织算法,给出了强基因模式、连续模式以及对称模式的定义,使用节约法提取强基因模式.设计了选择、变异和模式重组算子,同时建立了以运输成本为目标、具有时间窗等约束的车辆路径问题模型.将该算法与改进的遗传算法、改进的差分进化算法和节约法对模型进行仿真实验.结果表明,强基因模式的应用及模式重组算子大大缩小了解的搜索空间,提高了算法的收敛速度和解的精度,其性能优于其他3种算法.     

一种衡量基因语义相似度的新方法*

利用GO (Gene Ontoloty) 来衡量基因之间的相似度是近年来研究的热点。传统的方法在准确性上有一定的弊端,本文提出了一种新的方法来衡量基因之间的语义相似度。该方法的主要原则是同时依赖于GO拓扑结构图中基因注释项之间的路径长度和基因注释项的公共祖先节点在GO拓扑结构图中的深度。本文用人工数据和取自酵母基因数据库的基因数据进行了实验,结果表明本文的方法比传统方法更有效。