您当前的位置：
首页 > 文献资料
所属专业：
微阵列基因表达数据文献资料
-
基于非负矩阵分解的大脑不同区域基因表达数据分析
基因之间存在多种多样的表达调控活动,一般认为这些调控关系隐含在基因表达谱中.针对阿尔茨海默症(AD)起病隐匿、诊断难、发病机理复杂以及基因信号传导通路和调控关系难以重建等特征,利用非平滑非负矩阵分解(nsNMF)方法提取AD致病基因,聚类过程中利用共表型相关性系数(CCC)选取聚类数k的值,得到优的聚类数目.针对基因表达数据噪声高、信息变量隐藏难分析的困难,考虑AD的发生发展与许多大脑功能区域密切相关的特性,提出将nsNMF分别应用于AD患者的大脑海马区、内嗅区皮质、颞中回及视觉皮层区的基因表达数据中,共提取3800个显著基因,其中包括确定与AD致病机理有关联的10个致病基因,并进行了生物学分析,得到了AD相关的细胞凋亡、代谢及炎症反应等生物过程,显示nsNMF方法及大脑多区域数据集的联合分析能更全面地探寻AD信号传导关系及基因调控方式.
-
基于矩阵分解技术的显著基因提取及基因表达数据分析
基因之间存在多种多样的表达调控活动,一般认为这些调控关系隐含在基因表达谱中.因此,可以根据基因表达数据对基因调控状态进行建模,以挖掘具有生物学意义的信息及隐含在其中的基因调控关系.本文分别利用独立成分分析(ICA)和非负矩阵分解(NMF)这两种无监督矩阵分解技术对阿尔茨海默病(AD)基因表达数据进行显著基因提取及基因调控网络的构建,通过生物学分析,探讨了两种不同矩阵分解技术在挖掘潜在致病基因上的作用,通过结合两种方法所提取的显著基因的生物学分析,体现了炎症反应在AD致病机制中的重要作用,为AD早期诊断、致病机制研究及基因生物标志物的探寻提供了有益的方法.
