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基于Gene Ontology的miRNA功能相似性的研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 论文主要内容

1.4 本文组织结构

第二章 相关理论知识介绍

2.1 Gene Ontology介绍

2.2 相关定义

2.3 相关研究方法介绍

2.3.1 基于节点的方法

2.3.2 基于边的方法

2.3.3 配对和组对的方法

2.3.4 选择GO算法的方法

2.4 谱聚类算法介绍

2.5 本章小结

第三章 基于混合值的miRNA功能聚类

3.1 混合值的计算方法

3.2 靶标基因的相似度计算

3.3 miRNA功能聚类

3.4 谱聚类的参数选择

3.5 本章小结

第四章 实验结果与分析

4.1 实验数据来源

4.2 时间复杂度分析

4.3 混合值的优点

4.4 与其他算法的比较

4.5 谱聚类参数比较

4.6 miRNA功能聚类的生物学意义

4.7 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 未来展望

参考文献

致谢

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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。

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