文档介绍：期:兰豪祭苏州大学学位论文独创·本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名;
日期:竺型期:』兰坚刈导师签名:缗せゴ耘枞雇——年一月解密后适用本规定。苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所蚍绞莸缱映霭嫔、中国学术期刊馀贪电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属非涉密论文论文作者签名:
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基因微阵列数据的分析算法中文摘要基因微阵列殖苹蛐酒可应用对于不同发展阶段,不同人体组织,不同临床条件以及不同生物体等条件下的基因表达水平的测量。基因芯片的出现正在给生命科学研究、疾病诊断、新药丌发、食品卫生监督等领域带来一场革命。与此同时,由基因微阵列技术带来的海量数据也对传统的信息处理技术带来了很大的挑战。鉴于此,本文对基因微阵列的预处理和聚类算法进行了研究。本文的主要贡献如下:首先,提出了一种改进的稳健算法,对基因微阵列的数掘进行标准化处理。该算法首先利用局部加权线性回归对数据点进行平滑估计,然后再利用核估计算法对误差项进行估计,以进一步减小误差,最后对每个格子罩的数据点进行缩放处理。实验证明了本文算法的高效性。其次,本文提出了一种新的基因表达矩阵的缺失值估计算法。该算法首先利用迭代的惴ɡ刺粞∥奕笔Щ颍儆肑估计算法并结合核估计算法得出最后的估计值。实验证明该算法在低缺失率的时候优于其它传统估计算法。再次,本文对模糊谱双向聚类算法进行了改进。虽然模糊谱双向聚类算法能够取得不错的效果,但是由于其使用的惴ǘ允堇嘈偷拿舾行约捌渚植克阉髂芰Γ限制了它的使用,因此本文应用算法和遗传算法来改进原算法的局限性。实验证明本文改进算法的优越性。最后,本文提出了一种基于基因和条件提取的双向聚类算法。该算法利用央角余弦法排除那些对聚类结果贡献小的表达数据,使得聚类只在提取的基因和条件中进行,从而降低了计算复杂度。实验证明本文算法优于其它算法。关键词:基因微阵列;标准化;兰疲缓斯兰疲凰蚓劾作者:严德春指导教师:王加俊堆驣微阵列数据的分析算法摘爨
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引‘苦⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基因微阵列技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基因微阵列的应用领域⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基因微阵列数据分析常用软件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基因表达数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基因表达数据聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章改进的稳健标准化算法在基因微阵列中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一改进的稳健标准化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基因表达数据缺失值的估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯兰圃怼核估计的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
.笛榻峁胩致邸本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章模糊谱双向聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模糊谱双向聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ú⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯