【摘 要】
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高通量基因芯片技术的应用,使得我们可以从以往对单个基因的局部、片面性研究,上升到对整个基因组的全局、系统性的研究层面.针对基因表达谱信息分析领域内实验条件相关的基
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高通量基因芯片技术的应用,使得我们可以从以往对单个基因的局部、片面性研究,上升到对整个基因组的全局、系统性的研究层面.针对基因表达谱信息分析领域内实验条件相关的基因功能类挖掘和基因功能预测两个问题,我们设计了若干新的分析方法,这些新方法为解析基因表达谱信息中蕴藏的细胞功能机制和预测未知基因的功能提供了有效的生物信息学分析工具.我们的主要成果是:(1)利用基因功能分类体系Gene Ontology,分别设计了基于基因表达相似性和差异表达基因富集程度的相关功能类筛选的新方法.(2)提出根据功能类的实验条件相关性来选择待学习基因功能类别的崭新分析路线,这种分析思想是对根据基因功能类的大小选择学习类别的传统做法的一个合理而重要的改进.数值实验证明,指向表达相似的相关功能类的基因功能预测的准确性高于对其他基因功能类的预测的准确性.(3)借鉴文本分类领域中的"攀树法"分类方法,提出了结合基因表达相似性和基因功能类别在Gene Ontology分类体系中的概念相似性测度进行基因功能预测的新方法.与已有的其它基因功能预测方法比较,我们的方法预测准确性较好,在对基因功能预测的深度(细致程度)、广度上都具有显著的优势.利用在该论文中发展的分析方法,我们在NCI60数据集、腺癌数据集和成纤维细胞血清反应数据集上进行了疾病相关功能类挖掘与基因功能预测研究,为实验生物学家提供了进一步研究的素材.
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