基于馬爾可夫聚類算法的基因序列分析

國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排項(xiàng)目背景及概況指導(dǎo)教師許威數(shù)學(xué)工具生物信息學(xué)知識(shí)兩年期項(xiàng)目背景及概述生物學(xué)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展

近年來，隨著分子生物學(xué)和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的迅速發(fā)展，特別是人類基因組計(jì)劃的實(shí)施和完成，人類已獲得大量的生物分子數(shù)據(jù)，成百上千的生物學(xué)數(shù)據(jù)庫迅速出現(xiàn)和成長，并且其積累速度仍在不斷的提高，如何利用好獲得的數(shù)據(jù)并且取出隱藏在其中的對(duì)人類有用的信息則是一個(gè)迫切需要解決的問題。DDBJ歐洲EMBL日本GeneBank美國項(xiàng)目背景及概述模擬計(jì)算的方法大規(guī)模研究基因表達(dá)調(diào)控成為可能

與此同時(shí)，大規(guī)模測定基因水平的基因芯片技術(shù)的出現(xiàn)和高性能計(jì)算機(jī)的使用使得用模擬計(jì)算的方法大規(guī)模研究基因表達(dá)調(diào)控成為可能。一些研究者已經(jīng)開始研究某一類疾病病人組和對(duì)比組的基因序列對(duì)比分析，并通過控制疾病的基因序列組的表達(dá)方式來治療疾病。由此可見，用數(shù)學(xué)模型的方法進(jìn)行基因序列比對(duì)是目前生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。項(xiàng)目背景及概述我們要做的

我們要做的就是建立一個(gè)基因序列分析的數(shù)學(xué)模型并設(shè)計(jì)高效算法，應(yīng)用到基因序列分析以及疾病預(yù)測中。國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排數(shù)學(xué)功底格外扎實(shí)對(duì)數(shù)學(xué)建模有濃厚興趣踏實(shí)嚴(yán)謹(jǐn)姚震洲計(jì)算機(jī)軟件有一定研究，善于利用軟件解決問題擅長文書撰寫應(yīng)變能力和創(chuàng)新精神王騰蛟團(tuán)隊(duì)介紹對(duì)生物信息學(xué)知識(shí)

有濃厚興趣數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)博覽群書理論分析能力強(qiáng)陳博文數(shù)學(xué)系09級(jí)西南二樓541寢室生物信息學(xué)計(jì)算機(jī)輔助工具建模工作國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排項(xiàng)目方案基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究什么是序列分析？項(xiàng)目方案蛋白質(zhì)基因研究蛋白質(zhì)性質(zhì)的方法生物學(xué)實(shí)驗(yàn)基因序列分析轉(zhuǎn)錄翻譯對(duì)應(yīng)于序列分析的方法建立數(shù)學(xué)模型項(xiàng)目方案堿基對(duì)序列數(shù)學(xué)語言蛋白質(zhì)的性質(zhì)已有算法的缺陷研究極小片的基因，不適應(yīng)強(qiáng)大的基因庫的分析在復(fù)雜的基因團(tuán)分析時(shí)不夠準(zhǔn)確項(xiàng)目方案聚類算法四步驟：確定聚類分析的觀察數(shù)據(jù)（類比點(diǎn)的坐標(biāo)，把蛋白質(zhì)如點(diǎn)般固定）度量指標(biāo)（類比距離，蛋白質(zhì)間的聯(lián)系）度量指標(biāo)的選?。惐葍?nèi)積，結(jié)合具體聚類分析）選取聚類中心和臨界范圍，找出聚類項(xiàng)目方案聚類算法效果圖項(xiàng)目方案?、ⅱ＂あΒヱR爾可夫聚類算法馬爾可夫矩陣項(xiàng)目方案目國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排創(chuàng)新與特色Markov聚類算法運(yùn)用數(shù)學(xué)模型（圖論）理論研究與實(shí)際相結(jié)合將蛋白質(zhì)性質(zhì)預(yù)測用可計(jì)算的數(shù)學(xué)語言刻畫國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排預(yù)期成果模型建立基因序列分析的數(shù)學(xué)模型算法作出相關(guān)算法程序并起到一定的運(yùn)用效果模擬選取常見的疾病相關(guān)基因序列進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)得出一些初步結(jié)論，為醫(yī)學(xué)治療提供一定的參考論文撰寫相關(guān)論文爭取在權(quán)威期刊上發(fā)表國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

——基因序列分析的數(shù)學(xué)模型和聚類算法研究1.背景及概述2.團(tuán)隊(duì)介紹3.項(xiàng)目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排進(jìn)程安排第一階段（2010.9~2011.3）研究計(jì)劃如下：2010.9王騰蛟同學(xué)關(guān)于生物信息學(xué)領(lǐng)域基本概念以及常用研究手段的介紹2010.11姚震洲同學(xué)關(guān)于馬爾科夫鏈隨機(jī)游走過程的數(shù)學(xué)模型及其在序列分析領(lǐng)域應(yīng)用的主題報(bào)告2011.1陳博文同學(xué)關(guān)于基因序列數(shù)據(jù)庫以及現(xiàn)有蛋白質(zhì)類聚的分類標(biāo)準(zhǔn)的介紹進(jìn)程安排第二階段（2011.4~2011.12）研究計(jì)劃如下：2011.4建立馬爾可夫隨機(jī)游走過程的數(shù)學(xué)模型，模擬并設(shè)計(jì)算法，面向更真實(shí)的蛋白質(zhì)序列，分析和預(yù)測蛋白質(zhì)序列的性質(zhì)。王騰蛟、姚震洲同學(xué)關(guān)于該工作的主題報(bào)告2011.6分析算法模型中不同長度和結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列對(duì)預(yù)測效果的影響，陳博文同學(xué)關(guān)于該問題的主題報(bào)告2011.7將我們的算法與已有的成熟算法進(jìn)行對(duì)比，并作想過模擬測試，發(fā)現(xiàn)不足進(jìn)行彌補(bǔ)，及時(shí)完善算法和模型。陳博文同學(xué)關(guān)于該工作的相關(guān)主題報(bào)告進(jìn)程安排第三階段（2012.1~2012.6）研究計(jì)劃如下：2012.3整理已得到的數(shù)據(jù)，運(yùn)用相關(guān)分析軟件和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行深入分析。王騰蛟同學(xué)做相關(guān)主題報(bào)告開一個(gè)研究總結(jié)討論會(huì)聽取更多意見，進(jìn)一步完善算法模型。王騰蛟負(fù)責(zé)會(huì)議進(jìn)程并作總結(jié)報(bào)告2012.5結(jié)合肥胖糖尿病等現(xiàn)有疾病，找出并分析致病的蛋白質(zhì)所具有的性質(zhì)，并對(duì)此類疾病的治療提供相關(guān)建議。陳博文同學(xué)關(guān)于該工作的相關(guān)報(bào)告進(jìn)程安排第四階段（2