【摘 要】
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阿尔茨海默病(AD)是痴呆最常见的形式,目前已经被证实的与其相关的致病基因有淀粉样蛋白前体(APP)、载脂蛋白E(ApoE4)、早老素1(PS1)、早老素2(PS2)和tau蛋白。为了深入理解它的形成机
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阿尔茨海默病(AD)是痴呆最常见的形式,目前已经被证实的与其相关的致病基因有淀粉样蛋白前体(APP)、载脂蛋白E(ApoE4)、早老素1(PS1)、早老素2(PS2)和tau蛋白。为了深入理解它的形成机制,DNA微阵列表达数据分析就显得非常重要。常用的数据分析方法有很多,如主成分分析(PCA)——一种广泛应用于无监督降维的统计学方法;K均值聚类算法(K-means)——无监督学习任务中的一种常用的数据聚类方法,但是这种方法的缺点是对类个数和质心点选取具有很强的依赖性。本文基于K均值聚类算法的缺点,提出了一种改进方法。首先应用PCA对给定基因数据进行降维,并确定基因类的个数以及类对应的中心。然后,把从PCA获得的结果应用在K均值聚类算法上,来识别AD病的候选基因。最后,本文识别出38个候选基因,其中有8个基因已经得到其他团队研究的支持。本文以已知的致病基因为中心,结合主成分分析算法和K均值聚类算法,找出与已知致病基因相关的候选基因。主要内容如下:第一,阐述了阿尔茨海默病、基因芯片技术和寻找阿尔茨海默病致病基因的研究现状。第二,提出一维分类法,结合主成分分析算法和K均值聚类算法设计了新的算法。第三,运用本文的算法,我们找到了已知致病基因的伴随基因和孤立点,并将其作为阿尔茨海默病的候选致病基因。
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