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)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排項目背景及概況指導(dǎo)教師許威數(shù)學(xué)工具生物信息學(xué)知識兩年期項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劃的實施和完成，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人類有用的信息則是一個迫切需要解決的問題。DDBJ歐洲EMBL日本GeneBank美國項目背景及概述模擬計算的方法大規(guī)模研究基因表達(dá)調(diào)控成為可能

與此同時，大規(guī)模測定基因水平的基因芯片技術(shù)的出現(xiàn)和高性能計算機(jī)的使用使得用模擬計算的方法大規(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比組的基因序列對比分析，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)行基因序列比對是目前生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。項目背景及概述我們要做的

我們要做的就是建立一個基因序列分析的數(shù)學(xué)模型并設(shè)計高效算法，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)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排數(shù)學(xué)功底格外扎實對數(shù)學(xué)建模有濃厚興趣踏實嚴(yán)謹(jǐn)姚震洲計算機(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)隊介紹對生物信息學(xué)知識

有濃厚興趣數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實博覽群書理論分析能力強(qiáng)陳博文數(shù)學(xué)系09級西南二樓541寢室生物信息學(xué)計算機(jī)輔助工具建模工作國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案4.創(chuàng)新與特色5.預(yù)期成果6.進(jìn)程安排項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)實驗基因序列分析轉(zhuǎn)錄翻譯對應(yīng)于序列分析的方法建立數(shù)學(xué)模型項目方案堿基對序列數(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)分析時不夠準(zhǔn)確項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，找出聚類項目方案聚類算法效果圖項目方案ⅰⅱⅲⅳⅵⅴ馬爾可夫聚類算法馬爾可夫矩陣項目方案目國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案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）理論研究與實際相結(jié)合將蛋白質(zhì)性質(zhì)預(yù)測用可計算的數(shù)學(xué)語言刻畫國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案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)行模擬實驗得出一些初步結(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)新性實驗項目

——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)隊介紹3.項目方案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)計算法，面向更真實的蛋白質(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)序列對預(yù)測效果的影響，陳博文同學(xué)關(guān)于該問題的主題報告2011.7將我們的算法與已有的成熟算法進(jìn)行對比，并作想過模擬測試，發(fā)現(xiàn)不足進(jìn)行彌補(bǔ)，及時完善算法和模型。陳博文同學(xué)關(guān)于該工作的相關(guān)主題報告進(jìn)程安排第三階段（2012.1~2012.6）研究計劃如下：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)主題報告開一個研究總結(jié)討論會聽取更多意見，進(jìn)一步完善算法模型。王騰蛟負(fù)責(zé)會議進(jìn)程并作總結(jié)報告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)報告進(jìn)程安排第四階段（2