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基于Gene Ontology的miRNA功能相似性的研究

发布时间:2017-04-14 14:17

  本文关键词:基于Gene Ontology的miRNA功能相似性的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:miRNA功能相似性可以用来预测未知的miRNA的功能,研究miRNAs之间的相互作用。miRNA序列和结构的相似性可以用来度量miRNA的功能相似性,然而有些miRNA具有相似的序列和结构,但是它们却有不同的功能。因此,需要一个有效的度量方法来度量miRNA之间的功能。由于在很多生物过程中,miRNA通过改变转录后的靶标基因来调控,所以miRNA的功能相似性可以由它的靶标基因来度量。而靶标基因的相似性可以用Gene Ontology (GO)来计算。本文提出了一个GO项的混合值来度量两个miRNA相对应的靶标基因的GO项的相似性。这个相似性可以转换成为两个miRNA之间的相似性。这个混合值主要基于项的后继节点、深度权重和项到根项之间边的关系。通过谱聚类算法将miRNA聚类,来验证算法的可行性。采用自我调整的方法和最小的类内距离方差的方法来分别计算出谱聚类中miRNA的邻矩阵的较优参数和聚类的个数。结果表明,本文的方法对算法时间不敏感,能够很好的度量GO项之间的相似性,从而将功能相似的miRNA聚到一起。与其他传统的基于边或基于节点算法相比,具有更高的准确度。本文的方法还可以用来对新发现的miRNA进行功能注释。
【关键词】:miRNA Gene Ontology 混合值 谱聚类
【学位授予单位】:广西大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:Q811.4;Q522
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 绪论8-13
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 研究现状9-11
  • 1.3 论文主要内容11
  • 1.4 本文组织结构11-13
  • 第二章 相关理论知识介绍13-26
  • 2.1 Gene Ontology介绍13
  • 2.2 相关定义13-15
  • 2.3 相关研究方法介绍15-21
  • 2.3.1 基于节点的方法15-16
  • 2.3.2 基于边的方法16-19
  • 2.3.3 配对和组对的方法19-20
  • 2.3.4 选择GO算法的方法20-21
  • 2.4 谱聚类算法介绍21-25
  • 2.5 本章小结25-26
  • 第三章 基于混合值的miRNA功能聚类26-38
  • 3.1 混合值的计算方法26-29
  • 3.2 靶标基因的相似度计算29-32
  • 3.3 miRNA功能聚类32-34
  • 3.4 谱聚类的参数选择34-37
  • 3.5 本章小结37-38
  • 第四章 实验结果与分析38-49
  • 4.1 实验数据来源38
  • 4.2 时间复杂度分析38-40
  • 4.3 混合值的优点40-42
  • 4.4 与其他算法的比较42-44
  • 4.5 谱聚类参数比较44-47
  • 4.6 miRNA功能聚类的生物学意义47-48
  • 4.7 本章小结48-49
  • 第五章 总结与展望49-52
  • 5.1 全文总结49-50
  • 5.2 未来展望50-52
  • 参考文献52-57
  • 致谢57-58
  • 攻读学位期间发表论文情况58

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1 蓝朝旺;基于Gene Ontology的miRNA功能相似性的研究[D];广西大学;2015年


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本文编号:306177

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