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文檔簡介
1、生命科學與人類健康息息相關,而基于光理論和光技術的光生命科學已成為近年的熱點和前沿研究,引起了國內外科學家的廣泛關注?;蚴巧年P鍵因素,對細胞生長、發(fā)育和衰老起重要作用?;虮磉_直接調控蛋白質表達,影響疾病的發(fā)生和發(fā)展。利用光技術掃描基因芯片,經(jīng)圖像處理和數(shù)據(jù)采集獲取基因表達數(shù)據(jù),基于信息處理技術研究基因表達與疾病之間的關系,選取導致人體疾病的致病基因,對降低疾病診斷成本和提高疾病治療效果有著極其重要的意義。
本文基于光學
2、圖像掃描基因芯片,以縮小基因研究范圍和有效分類腫瘤樣本為目的,研究基因芯片圖像處理和腫瘤特征基因選取等關鍵問題。針對基因芯片圖像特點,基于模糊聚類算法和粒子群算法,研究自動模式下的基因芯片圖像高亮斑點噪聲降噪、基因芯片圖像樣點定位和前景分割;根據(jù)取自光學圖像掃描基因芯片的基因表達數(shù)據(jù)集的結構特點,基于模糊聚類算法、粒子群算法和遺傳算法,研究基因與腫瘤類別關系選取腫瘤特征基因,并分析集成加權方法對提高特征基因選取穩(wěn)定性的作用;基于光學掃描
3、、芯片圖像處理和特征基因選取技術,結合生物信息學和腫瘤醫(yī)學相關理論,構建腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)。
論文主要的研究內容和創(chuàng)新工作如下:
?。?)針對光學圖像掃描基因芯片,基于芯片圖像樣點形態(tài)和像素灰度,提出一種芯片圖像樣點定位和前景分割方法。首先,通過水平和垂直投影定位樣點中心坐標的初始范圍;然后在粒子群算法中植入粒子鄰域內最佳個體信息,以芯片圖像樣點中心坐標和半徑作為粒子個體的元素,以樣點前景和背景像素灰度值的相對關系作
4、為適應度函數(shù),利用粒子歷史最佳、群體歷史最佳和粒子鄰域內最佳的個體信息指導粒子搜索樣點最佳位置和半徑;最后利用模糊聚類算法對樣點區(qū)域像素聚類,以分割樣點前景像素。芯片圖像處理結果表明,該方法能自動完成對不同類型基因芯片圖像的樣點定位和前景分割。
?。?)以取自光學圖像掃描基因芯片的腫瘤基因表達數(shù)據(jù)為研究對象,提出基于特征靈敏度的特征選取方法。根據(jù)模糊 ISODATA算法分析特征對樣本隸屬度的靈敏度,在遞歸特征選取過程中以靈敏度作
5、為特征的類別可分性指標篩選高靈敏度值特征,以分類和聚類正確率作為評價函數(shù)選取分類特征集合。特基因征選取結果表明,該方法能從取自基因芯片的基因表達數(shù)據(jù)中選取具有良好分類和聚類能力的腫瘤特征基因,證明了將基于靈敏度分析的特征選取方法與基于Bhattacharyya距離的特征過濾方法相結合進行高維特征選取的有效性和可行性。
?。?)基于光學圖像掃描基因芯片技術,設計一種腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)?;螂s交芯片經(jīng)過光學掃描和圖像處理后生成基因
6、表達數(shù)據(jù),利用多種特征選取方法從中選取特征基因,集成、統(tǒng)計特征基因的表達信息并繪制高頻特征基因表達偽彩圖和差異表達圖,基于生物信息學和腫瘤醫(yī)學等理論分析高頻特征基因與腫瘤類別間的關系,確定腫瘤致病基因,進而為腫瘤診斷和易感人群甄別提供分子水平上的支持數(shù)據(jù)。系統(tǒng)鑒別出的致病基因在異類樣本中的表達差異及其編碼產物表明腫瘤致病基因鑒別系統(tǒng)的可行性,也進一步驗證本文所提出特征選取方法的有效性。研究結果為本文研究成果應用提供了有力支撐,具有實際應
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