生物信息学的基因聚类实际分析

基因表达数据的聚类分析基因表达数据主要来自于两个方面：一是基因芯片，这是最主要的表达数据来源，利用基因芯片技术可以大规模并行获取基因转录结果mRNA的数据。表达系列分析SAGE和差异显示、蛋白质芯片等是快速检测蛋白质及其含量的另一类技术。生物信息学的基因聚类实际分析聚类分析是模式识别中一种非常有吸引力的方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。从机器学习的角度来看，有两种基本的聚类分析：有监督聚类无监督聚类生物信息学的基因聚类实际分析基因表达数据聚类分析一般包括以下几个步骤：（１）确定基因表达的数据（２）计算相似性矩阵，各个矩阵元素代表两个基因的表达是否相似（３）选择算法进行聚类分析（４）显示分析结果。生物信息学的基因聚类实际分析对数据进行聚类分析之前，必须将包含在基因表达矩阵中的数据进行相似程度分析，并且对分析结果进行量化。通常情况下，相似往往被赋于一个较大的量化的值，而不相似则由一个较小的量化的值来表示。在实际计算中，往往以距离代替相似的概念，相似性度量被转化为两个基因表达模式之间的距离。距离越小，表达模式越相近，反之，则表达模式差异大。生物信息学的基因聚类实际分析生物信息学的基因聚类实际分析几种常用的聚类方法1．简单聚类2．层次式聚类3．K平均聚类4．自组织映射神经网络5.模糊聚类分析方法6、聚类分析结果的树图表示生物信息学的基因聚类实际分析1、简单聚类假设有n个基因表达数据向量分别为X1,X2,…,XN

令任意一个基因的表达向量为第一个聚类的中心依次处理其它基因在处理第i个基因时，首先计算该基因的表达数据向量与现有各类中心的距离假设与第j类的距离Dij最小，并且Dij<T，则将基因i分配到第j类；否则生成一个新类，该类的中心为第i个基因的表达向量。生物信息学的基因聚类实际分析2、层次式聚类

生物信息学的基因聚类实际分析3、K平均聚类

任意选取K个基因表达向量作为初始聚类中心

Z1,Z2,…,Zk

反复迭代计算如果||X-Zj(l)||<||X-Zi(l)||(i=1,2,…,K,i

j)，则将X所代表的基因归于第j类。按照上述办法处理所有的基因；经过上述处理，聚类可能发生变化，因此需要重新计算K个新聚类中心：

对于所有的聚类中心，如果Zj(l+1)=Zj(l)(j=1,2,…,K)，则迭代结束，得到最后的聚类结果；否则继续进行迭代计算。

生物信息学的基因聚类实际分析4、自组织映射神经网络

生物信息学的基因聚类实际分析图9.12SOM聚类结果示意生物信息学的基因聚类实际分析5、模糊聚类分析方法主要过程：（1）建立模糊相似矩阵（2）生成模糊等价矩阵（3）构建动态聚类图生物信息学的基因聚类实际分析6、聚类结果显示

基因表达模式聚类结果图示生物信息学的基因聚类实际分析分类分析方法

有监督学习疾病诊断、细胞类型识别样本分类：（例）急性淋巴细胞白血病(ALL)急性髓性白血病(AML)生物信息学的基因聚类实际分析例：两类划分

生物信息学的基因聚类实际分析问题：基因的选择？分类的方法？贝叶斯分类法支持向量机（SVM）

k最近邻法神经网络方法决策树方法投票分类法（多分类器）

生物信息学的基因聚类实际分析7、主成分分析PCA

生物信息学的基因聚类实际分析图9.13主元素对应特征值图示生物信息学的基因聚类实际分析生物信息学的基因聚类实际分析分析基因表达数据发现与疾病直接相关的基因发现这些基因的活动规律生物信息学的基因聚类实际分析基因调控网络分析一个基因网络由一组生物分子（如基因、蛋白质）以及它们之间的相互作用构成，这些生物分子共同完成一些特定的细胞功能任务。在实际分析过程中，往往以图这种数据结构表示基因网络，图中的节点代表基因或者蛋白质，而节点之间的连线代表基因、蛋白质之间的相互作用。基因网络描述了特定细胞或组织中的功能路径，如代谢、基因调控，信号传导等。生物信息学的基因聚类实际分析

基因表达在化学催化中的作用生物信息学的基因聚类实际分析代谢路径示例：脯氨酸的生物合成生物信息学的基因聚类实际分析基因表达实际上是细胞、组织、器官受遗传和环境影响的结果。一个基因的转录和表达由细胞的生化状态所决定，在一个基因的转录过程中，一组转录因子作用于该基因的启动子区域，控制该基因转录，而这些转录因子本身又是其它基因的产物。当一个基因通过转录、翻译形成功能基因产物后，它将改变细胞的生化状态，从而直接或间接地影响其它基因的表达，甚至影响自身的表达。多个基因的表达不断变化，使得细胞的生化状态不断地变化。生物信息学的基因聚类实际分析一个基因的表达受其它基因的影响，而这个基因又会影响其它基因的表达，这种相互影响、相互制约关系构成了复杂的基因表达调控网络。基因表达数据之中隐含基因之间的相互作用关系，因而可以通过分析基因表达数据，构建基因调控网络。生物信息学的基因聚类实际分析几种基因调控网络模型1、布尔网络模型生物信息学的基因聚类实际分析ABC

ABC 系统运行轨迹

循环ABC111021113011400150006000前一个状态

后一个状态

作用规则(1)A激活B(2)B激活A和C(3)C抑制A生物信息学的基因聚类实际分析生物信息学的基因聚类实际分析2、线性组合模型线性组合模型是一种连续网络模型，在这种模型中，一个基因的表达值是若干个其它基因表达值的加权和。基本表示形式为：生物信息学的基因聚类实际分析3、加权矩阵模型加权矩阵模型与线性组合模型相似，在该模型中，一个基因的表达值是其它基因表达值的函数。生物信息学的基因聚类实际分析4、互信息关联网络可以用距离或相关系数作为基因表达模式之间的相似性度量，还可以用另外一种度量形式，即用熵和互信息描述基因与基因的关联。一个基因表达模式的熵是该模式所含信息量的度量。设X是一个基因表达模式，用下式计算熵：生物信息学的基因聚类实际分析该基因网描述了四类实体：

(a