DNA序列数据挖掘剖析的文献总结.doc

1.HYPERLINK DNA数据挖掘/已阅读完的论文/基于DNA序列数据挖掘算法研究.caj基于DNA序列数据挖掘算法研究 岳晓宁 井元伟 （2009） 摘要：引入数据挖掘技术，研究DNA序列数据内在规律性，并给出DNA序列分类问题的算法。综合考虑碱基组的出现概率以及相邻氨基酸之间的关系，从DNA序列片段的个案中密码子分布密度角度出发，提取出已知类别的DNA序列片段的特征；应用分类的逐步判别分析的方法，提出判别能力不显著的变量，给出DNA序列分类的判别函数。仿真结果表明，该算法具有分类计算公式简单且分类结果精度的优点。 关键字：DNA序列 密码子 判别函数 数据挖掘 频率 主要通过分析64个密码子来判断DNA序列的分类 2.数据挖掘技术在生物医学领域的应用 余辉 吕扬生 （2003） 摘要：阐述了数据挖掘技术基本流程及其在生物医学领域的应用前景，介绍了近年来国内外研究学者运用数据挖掘技术在DNA分析、医学影像数据自动分析以及多种生理参数监护数据分析领域的研究趋势和发展方向。 关键字：数据挖掘 DNA分析 医学数字影像标准 医院信息系统 医学图像的存档与通讯系统 3. HYPERLINK DNA数据挖掘/已阅读完的论文/数据挖掘技术在生物医学领域的应用.pdf 聚类和关联规则挖掘在基因表达数据分析中的应用研究 马猛 钮俊清 宁岩 郑浩然 王熙法 （2008） 摘要 随着DNA微阵列技术的广泛应用，产生了海量基因表达数据。如何利用这些数据研究基因间的调控关系成为当前生物信息学的一个研究热点。关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要技术，然而直接对基因表达数据进行关联规则挖掘存在两个问题：一是时间和空间复杂度过高；二是获得的规则仅定性表示基因间的调控关系，无法提供关于调控关系强度的信息。本文利用聚类实现数据降维，然后将基因表达水平离散化为七个状态，最后关联分析每个聚类中的基因表达数据。实验结果表明本文的分析方法是有效地。 关键字 生物信息学；基因表达数据；数据挖掘；聚类；关联规则。 4 HYPERLINK DNA数据挖掘/已阅读完的论文/基于DNA计算的聚类算法研究.kdh .基于DNA计算的聚类算法研究 张鸿雁 （博士学位论文2011年山东师范大学） 本课题把聚类中的数据对象转化成为图中的节点，那么簇的生成就转化为节点的组合问题，进而把善于解决组合问题的DNA计算应用到聚类中去，在DNA计算应用中是新的尝试，也为聚类分析提供了新的思路和方法。 本文的研究内容： 利用面向对象方法学分析并描述DNA计算的相关概念和技术。 利用DNA计算进行聚类 在已提出的基于DNA计算的聚类理论思想的基础上，进一步通过实验来证明其可行性和效果。 算法复杂度的讨论分为两个方面：一个是在计算机模拟的基础上对基于DNA计算的聚类算法进行了复杂度的讨论，在计算机编程基础上，讨论按照计算机编程的思想分析DNA计算的时间复杂度；另一个是ＤＮＡ计算算法的复杂度讨论，讨论了生化实验的消耗和反应时间。 关键词：DNA计算 聚类算法 层次聚类 网格聚类 粘贴模型 5 HYPERLINK DNA数据挖掘/已阅读完的论文/聚类分析方法在DNA序列分类中的应用.pdf .聚类分析方法在DNA序列分类中的应用 王显金 阳军 （2011） 摘要：从ＤＮＡ序列片段中密码子分布密度角度出发，提取ＤＮＡ序列片段的特征，基于五大类氨基酸出现的频率，应用聚类分析方法对ＤＮＡ序列片段　进行分类，结果表明，该算法具有分类简单且分类结果精度较高的优点。 关键字：密码子　频率　聚类分析 主要内容：四种碱基，三个构成一个密码子，所以密码子共有64个，64种密码子出现的频率构成64维特征向量，最终分成5大类。然后计算距离在进行分类。 本文对DNA序列信息的提取，主要以生物学意义为基础：根据氨基酸分子中侧链基的急性性质，把氨基酸分成五大类（含终止信息三联体），出于兼顾碱基含量和融入对碱基排列顺序的考虑，采用指针平移法对各类氨基酸在每一个DNA序列出现频率进行统计，得到一个五维特征向量与之对应，降维后得到四维向量，所得向量维数较低，便于计算和操作；使用SPSS统计工具，采用层次聚类法对40个样本进行分类，分类结果精度较高，其中学习样本回代正确率为95%。 6 HYPERLINK DNA数据挖掘/已阅读完的论文/DNA数据库中的关联规则挖掘.kdh .DNA数据库中的关联规则挖掘 王鑫（东北师范大学硕士学位论文2007） 摘要：随着人类基因组计划的顺利完成和各种后基因组计划的开始实施，涌现出海量的生物分子数据。充分利用这些数据，揭示这些数据的内涵，得到对人类有用的生物学信息，是科学家们所面临的一个严峻的挑战。虽然生物信息学中已经提出了大量有积极意义的方法，但目前大部分的方法还不能获得最优的模式