DNA序列分析与微阵列数据挖掘：方法与应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了DNA序列分析和基于微阵列的特征基因提取方法，由湖南大学计算机体系结构专业的曾诚撰写，指导教师为廖波，完成于2008年4月17日。" 在基因微阵列数据挖掘的基本流程中，首要任务是对缺失数据进行处理。简单的缺失数据修补方法可能包括用零值或基因平均表达值填充，但这可能导致聚类分析出错。因此，研究人员开发了更复杂的方法，如基于奇异值分解（SVD）的修复、贝叶斯方法和K近邻（KNN）修复，这些方法更精确地估算丢失值，以减少错误分类的风险。 接下来，极端数据的剔除是关键步骤，因为异常值可能干扰分析结果。极端数据包括单个基因点的表达异常或整个微阵列的高变异。通过设定阈值或参考数据分布的百分位点，可以识别并去除这些极端值，这一过程需反复执行直到无更多极端数据出现。如果有重复点，极端值的检测和剔除同样适用。 数据归一化是确保不同样本间基因表达水平可比性的必要步骤。归一化旨在消除系统偏差，使DNA微阵列数据中不同样本间的基因表达测量更加一致，便于识别生物差异。常见的归一化方法包括RMA（Robust Multichip Average）、MAS5、GCRMA等，它们通过不同算法调整数据，减少技术性和生物性差异。 论文还涉及了DNA序列分析，包括图形表示法和序列相似性分析。核苷酸二联体的表示法被提出用于序列比较，这是一种新颖的分析方法，有助于理解序列间的相似性。 在微阵列数据分析中，论文提出了基于灰色关联分析的方法来降低数据冗余。灰色关联分析是一种评估变量之间相关性的非参数方法，适用于处理多变量问题，能有效识别和剔除微阵列数据中的噪声和不重要信息。 此外，微阵列特征选择是寻找能代表样本类别差异的关键基因的过程。通过特征选择，可以简化数据集，提高分类模型的性能。论文可能探讨了不同的特征选择算法，如过滤式方法（如卡方检验、t检验）、包裹式方法（如递归特征消除）和嵌入式方法（如支持向量机的正则化），这些方法在微阵列数据中寻找区分基因表达模式的特征。 这篇论文涵盖了生物信息学的核心领域，包括DNA序列分析的技术、基因微阵列数据的预处理和特征选择策略，为理解和挖掘生物数据提供了深入的见解和实用的分析工具。