单基因扰动的自应灰关联聚类算法.pdf

单基因扰动的自适应灰关联聚类算法 单基因扰动试验的 自适应灰关联聚类算法 摘 要 随着人类基因组计划的完成，对基因功能的揭示成为后基因组时代的研 究热点。而基因调控网络的研究正是从全局的变化中探索基因功能，研究基 因之间的相互调控表达关系。 研究基因调控网络的方法一般包括计算机方法和生物学方法。计算机方 法包括聚类分析建立模型和通过“逆向工程’’方法推断基因调控网络。其中 聚类方法使用广泛，且已有方法较多，通过聚类找出具有相似功能，表达模 式也相似的基因集合，这是研究基因调控网络的有效的重要得方法之一。 生物学方法一般使用基因扰动实验，它通过操纵一个基因或其产物来控 制基因活动，从中获得基因相互调控关系的信息，从而重构基因调控网络。 由于生命组织的基因组规模巨大，而单个基因扰动一般需要1．3个月，且花 费高昂，因此单基因扰动实验的对象一般为局部组织。单基因扰动实验采取 全基因扰动方法，即每个参与实验的基因都进行一次扰动，一旦选取的实验 基因数量过大，而其中存在一些对于构建基因调控网络没有太大影响的基 因，就会造成实验成本的不必要上升和实验周期的无端增加。因此，甄别这 些不必要基因成为降低实验成本、缩短试验周期的关键。 本文在狄关联聚类方法的基础上提出了自适应参数灰关联聚类算法，将 其与单基因扰动实验相结合，计算实验证明，该方法能有效减少不必要的扰 动实验，在基本不影响基因调控网络构建的前提下，减少实验成本和缩短实 验周期。 关键字：自适应参数；狄关联聚类；基因；扰动；基因调控网络； 单基W扰动的自适应灰关联聚类算法 Abstract Withthe oftheHumanGenome revelationofthe completion Project，the gene functionbecometheresearch ofthePost-GenomeEra．Andthe of hotspot study network the the generegulatory of discoveryrelationshipMutual-regulation betweenthe functionand research． gene gene The ofthe networkis Methodsand way generegulatory Computer Biological Methods Cluster tocreatethemodeland methods．Computerthrough analysis reverse todeducethe network．ClusterMethodsis engineering generegulatory usedandtherearelotsof canfindthebothSimilarFunctionand windly ways，we Similar this isoneofthemostefficientand expressionpatternthroughway．IT to the network importwaystudygene