【摘 要】
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阿尔茨海默病(Alzheimers Disease)是一种痴呆症，该病危害性极大。目前仍未知该病的病发原因。利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘，识别与AD有关的候选致病基因，研究它们的致
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阿尔茨海默病(Alzheimers Disease)是一种痴呆症，该病危害性极大。目前仍未知该病的病发原因。利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘，识别与AD有关的候选致病基因，研究它们的致病机理。对寻找治愈AD方法的研究而言是有一定参考意义的。 聚类分析是处理生物数据常用方式。结合生物信息理论本文选择改进了的模糊C均值算法(FCM)—基于PCA的模糊迭代自组织算法对基因表达数据聚类。首先，利用主成分分析方法(PCA)对AD基因表达数据降维来获取FCM的初始类别数目和类别中心。其次，利用模糊目标函数和模糊约束函数，确定FCM算法的模糊指数。最后，引入迭代自组织数据分析方法(ISODATA)控制或优化FCM算法的类别数，减小算法失真，获得较好的聚类结果。 通过算法最终文章识别出29个AD可能的致病基因。对基因进行理论上的分析后得到如下结论:①辅助性伴侣蛋白表达异常降低机体ATP供能可能导致Aβ沉积而引发AD。②基因RERE、HNRNPC表达异常通过引起神经元凋亡而可能诱发AD。③硒蛋白表达量降低通过影响硒的功能而可能诱导AD。④PRRG1，Agtr1表达量升高通过破坏钙稳态而可能诱导AD。最后给出了AD候选致病基因可能的致病机理图。
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