基于小波的基因差異表達建模分析.pdf

1、基因差異表達是構成生物多樣性的主要原因，相同基因在不同組織中、不同環(huán)境或不同時間點，基因的表達隨外界條件的變化而變化。因此，差異表達基因的識別是人們了解生物過程，構建調控網絡的基礎。差異表達的基因能夠幫助人們縮小研究范圍，提高構建網絡的效率，為下一步生物分析提供準確的數據并且可以用于分析癌癥和藥物靶向的研究?；跁r間的差異表達的基因因其是動態(tài)變化的過程，這些基因之間的動態(tài)變化規(guī)律對基因調控網絡構建至關重要。因此，基于時序的差異表達基因的

2、研究是一項能夠促進生物信息學和系統(tǒng)生物學研究的一項重要工作。
　　本文根據目前的差異表達基因的識別方法，分析各種方法存在的缺點和需要解決的問題。針對基于傅里葉變換研究方法存在的不能同時解決時頻分析的問題，提出了基于小波分析的差異建模分析，根據不同尺度的波形來挖掘出基因之間的潛在關系。在模型中，本文提出一種自動快速聚類算法，通過將識別出的差異表達基因進行聚類分析，將不同功能的基因劃分到不同的類中。最后通過將類中的基因進行GO術語分析

3、，揭示每個類中差異表達基因的功能。
　　本文提出基于小波分析的基因差異表達識別的模型，根據小波能很好的分析信號局部的功能，本文將小波分析融合入回歸模型中。該模型通過將小波分析應用于時序數據，將基因數據進行多尺度分解進行去噪分析。而后采用復雜的小波樹分解每個基因得到該基因對應的小波系數，用小波系數來代替每個基因，再利用小波系數計算不同基因之間的相似性。
　　聚類分析是將差異表達的基因劃分到不同的類中，然后根據類中已知基因的功能