基于光學(xué)圖像掃描基因芯片的特征選取研究.pdf

1、生命科學(xué)與人類健康息息相關(guān)，而基于光理論和光技術(shù)的光生命科學(xué)已成為近年的熱點(diǎn)和前沿研究，引起了國內(nèi)外科學(xué)家的廣泛關(guān)注?；蚴巧年P(guān)鍵因素，對細(xì)胞生長、發(fā)育和衰老起重要作用?；虮磉_(dá)直接調(diào)控蛋白質(zhì)表達(dá)，影響疾病的發(fā)生和發(fā)展。利用光技術(shù)掃描基因芯片，經(jīng)圖像處理和數(shù)據(jù)采集獲取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，基于信息處理技術(shù)研究基因表達(dá)與疾病之間的關(guān)系，選取導(dǎo)致人體疾病的致病基因，對降低疾病診斷成本和提高疾病治療效果有著極其重要的意義。
　　本文基于光學(xué)

2、圖像掃描基因芯片，以縮小基因研究范圍和有效分類腫瘤樣本為目的，研究基因芯片圖像處理和腫瘤特征基因選取等關(guān)鍵問題。針對基因芯片圖像特點(diǎn)，基于模糊聚類算法和粒子群算法,研究自動(dòng)模式下的基因芯片圖像高亮斑點(diǎn)噪聲降噪、基因芯片圖像樣點(diǎn)定位和前景分割；根據(jù)取自光學(xué)圖像掃描基因芯片的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，基于模糊聚類算法、粒子群算法和遺傳算法,研究基因與腫瘤類別關(guān)系選取腫瘤特征基因，并分析集成加權(quán)方法對提高特征基因選取穩(wěn)定性的作用；基于光學(xué)掃描

3、、芯片圖像處理和特征基因選取技術(shù)，結(jié)合生物信息學(xué)和腫瘤醫(yī)學(xué)相關(guān)理論，構(gòu)建腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)。
　　論文主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作如下：
　?。?）針對光學(xué)圖像掃描基因芯片，基于芯片圖像樣點(diǎn)形態(tài)和像素灰度，提出一種芯片圖像樣點(diǎn)定位和前景分割方法。首先,通過水平和垂直投影定位樣點(diǎn)中心坐標(biāo)的初始范圍；然后在粒子群算法中植入粒子鄰域內(nèi)最佳個(gè)體信息，以芯片圖像樣點(diǎn)中心坐標(biāo)和半徑作為粒子個(gè)體的元素，以樣點(diǎn)前景和背景像素灰度值的相對關(guān)系作

4、為適應(yīng)度函數(shù)，利用粒子歷史最佳、群體歷史最佳和粒子鄰域內(nèi)最佳的個(gè)體信息指導(dǎo)粒子搜索樣點(diǎn)最佳位置和半徑；最后利用模糊聚類算法對樣點(diǎn)區(qū)域像素聚類，以分割樣點(diǎn)前景像素。芯片圖像處理結(jié)果表明,該方法能自動(dòng)完成對不同類型基因芯片圖像的樣點(diǎn)定位和前景分割。
　　（2）以取自光學(xué)圖像掃描基因芯片的腫瘤基因表達(dá)數(shù)據(jù)為研究對象，提出基于特征靈敏度的特征選取方法。根據(jù)模糊 ISODATA算法分析特征對樣本隸屬度的靈敏度，在遞歸特征選取過程中以靈敏度作

5、為特征的類別可分性指標(biāo)篩選高靈敏度值特征，以分類和聚類正確率作為評價(jià)函數(shù)選取分類特征集合。特基因征選取結(jié)果表明,該方法能從取自基因芯片的基因表達(dá)數(shù)據(jù)中選取具有良好分類和聚類能力的腫瘤特征基因，證明了將基于靈敏度分析的特征選取方法與基于Bhattacharyya距離的特征過濾方法相結(jié)合進(jìn)行高維特征選取的有效性和可行性。
　　（3）基于光學(xué)圖像掃描基因芯片技術(shù)，設(shè)計(jì)一種腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)。基因雜交芯片經(jīng)過光學(xué)掃描和圖像處理后生成基因

6、表達(dá)數(shù)據(jù)，利用多種特征選取方法從中選取特征基因，集成、統(tǒng)計(jì)特征基因的表達(dá)信息并繪制高頻特征基因表達(dá)偽彩圖和差異表達(dá)圖，基于生物信息學(xué)和腫瘤醫(yī)學(xué)等理論分析高頻特征基因與腫瘤類別間的關(guān)系，確定腫瘤致病基因，進(jìn)而為腫瘤診斷和易感人群甄別提供分子水平上的支持?jǐn)?shù)據(jù)。系統(tǒng)鑒別出的致病基因在異類樣本中的表達(dá)差異及其編碼產(chǎn)物表明腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)的可行性，也進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提出特征選取方法的有效性。研究結(jié)果為本文研究成果應(yīng)用提供了有力支撐，具有實(shí)際應(yīng)