【摘 要】
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基因芯片技术是功能基因组学研究技术上一个非常重要的突破.它所产生的大规模基因表达谱数据一方面极大地加速了功能基因组学的发展,另一方面也对数据挖掘和知识发现技术提出
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基因芯片技术是功能基因组学研究技术上一个非常重要的突破.它所产生的大规模基因表达谱数据一方面极大地加速了功能基因组学的发展,另一方面也对数据挖掘和知识发现技术提出了新的挑战.其中最重要的问题之一是挖掘与复杂疾病相关的基因,并进行功能鉴定.复杂疾病相关特征基因不仅为疾病诊断提供分子标记,而且可作为候选的药物靶点.此外,复杂疾病的一个重要特点是具有遗传异质性,基于基因表达谱数据对疾病进行精确地分型具有重要的意义.我们从基因表达谱数据出发,运用创新的数据挖掘技术和生物学领域知识相结合对基因表达谱数据进行系统化分析.主要成果:(1)利用支持向量机对已存在的三种特征基因选择方法的有效性进行评价,通过它们识别的特征基因能提高分类器的性能,证实了它们的有效性;(2)针对疾病多类问题和疾病类别的层次性,提出一种多类层次结构模块化构建的新方法,该方法利用了支持向量机分类的最大边际距离,弥补了用传统距离(例如欧氏距离)的不足;(3)基于多类层次结构,我们提出一种选择类依赖的局部特征和特征具有层次性的概念,这有别于他人选择全局特征的思想;为了在不同的层次挖掘复杂疾病的特征基因,构建了一种新颖、有效的遗传算法和支持向量机耦合的特征基因挖掘方法,并将该方法挖掘出的特征基因与Gene Ontology功能分子生物学数据库的信息相结合,预测并解释了复杂疾病相关特征基因的功能,从分子水平来解释疾病的发生机理;(4)提出基于耦合双向聚类技术进行疾病遗传异质性分析,它利用部分有意义的基因表达信号来发现疾病的亚型,避免了传统的双向聚类或单向聚类方法的局限性,而且克服目前大量肿瘤的分型主要依赖于组织学及形态学特点的不足.我们将这些新技术应用于信息资源丰富的结肠癌、淋巴瘤疾病的特征基因挖掘和弥漫性大B细胞淋巴瘤异质性分析,取得了满意的分析结果.
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