基于PCA的DNA序列分析与微阵列特征选择方法研究

本篇文章主要探讨的是DNA序列分析及其在生物信息学中的应用，特别是针对大规模生物数据处理的需求。作者曾诚以硕士学位论文的形式，聚焦于计算机体系结构专业，指导教师为廖波，论文提交时间为2008年4月17日。 文章首先阐述了DNA序列的重要性，这些序列以图形方式表示并用于生物相似性分析。作者提出了一种新颖的基于核苷酸二联体的表示方法，这种表示法简化了序列比较，提高了分析效率。对于DNA序列的相似性分析，论文介绍了一种新的计算方法，通过这种方式可以有效地处理离散型数据。 其次，文章关注基因分类的发展和微阵列技术的运用。微阵列技术是一种用于同时检测大量基因表达水平的技术，是生物信息学研究中的关键工具。论文深入探讨了微阵列特征选择算法，这是数值型数据处理的重要组成部分，目的是从海量数据中挑选出最具代表性的特征基因，提高后续研究的精度和效率。 针对微阵列数据中存在的冗余问题，论文提出了一种基于灰色关联分析的方法。灰色关联分析作为一种统计分析方法，有助于降低数据的复杂性，提升特征选择的准确性和模型的实用性。实验结果表明，这种方法在实际应用中具有显著的效果，能够有效提取和筛选出有用的基因特征。 这篇论文结合了生物学和计算机科学，探讨了DNA序列分析的关键技术和微阵列数据处理中的特征选择问题，对于理解和利用生物信息提供了重要的理论和技术支持。关键词包括DNA序列分析、微阵列、基因表达谱、特征选择和灰色关联分析，突显了研究的核心内容。