基于GES机制遗传算法构建基因调控网络

目的：基因调控网络在药物研发与疾病防治方面有重要的生物学意义。目前基于芯片数据构建网络的方法普遍效率不高,准确度较低,为此提出了一种新的高效调控网络结构预测算法。方法：提出了一种基于贪婪等价搜索机制的遗传算法构建基因调控网络模型。通过引入遗传算法的多点并行性,使得算法易于摆脱局部最优。通过编码网络结构作为遗传算法的染色体和设计基于GES机制的变异算子,使网络的进化过程基于马尔科夫等价空间而不是有向无环图空间。结果：通过对标准网络ASIA和酵母调控网络的预测,与近期Xue-wen Chen等提出的Order K2算法进行了比较,在网络构建准确率上获得了更佳的结果。与标准遗传算法比较下在执行效率上大大提高。结论：提出的算法在网络结构预测准确率上相对于最近提出的Order K2算法在准确率上效果更佳,并且相较标准遗传算法网络在进化过程上效率更高。     

利用蛋白质相互作用关系改善基因芯片缺失数据估计的精度

针对基因芯片数据缺失问题,利用蛋白质相互作用关系与基因表达的内在联系,提出了一种利用蛋白质相互作用信息提高基因芯片缺失数据估计精度的方法.将蛋白质间的相互作用关系与基因表达数据间的距离相结合来计算基因间的表达相似度,根据这个新的相似性度量标准为含有缺失数据的基因选择更为合适的用于估计缺失值的基因集合.将新的相似性度量标准与传统的KNNimpute、 LLSimpute方法相结合,描述了对应的改进算法PPI-KNNimpute、 PPI-LLSimpute.对真实的数据集测试表明,蛋白质相互作用信息能有效改善基因缺失数据估计的精度.     

Hela基因周期表达数据聚类及功能分析

目的:进一步了解与宫颈癌相关基因的功能以及作用关系.方法:根据Hela基因周期表达数据的时序特点,提出了KLCC聚类法.该方法以K-means法为平台,以基因问的局部相关系数(Local Correlative Coefficient,LCC)为相关性测度,并对K-means法进行了相应的改进,根据基因间的相关关系,分批对基因聚类.结果:在对Hela基因周期表达数据的聚类分析中,得到9个显著的功能类,其中有3个与肿瘤紧密相关,具有优于当前常用算法的性能.结论:KLCC法能够有效地识别Hela基因周期表达数据中的局部相关和异步相关,并对其进行功能显著的聚类,为宫颈癌的基因治疗提供参考和依据.     

胡杨当年生小枝茎构型对展叶效率的影响

枝叶异速生长关系对理解荒漠植物生物量分配和生活史策略具有重要意义。该研究以小枝茎长度、茎纤细率和茎体积表征茎构型, 以叶密度(单位茎长度的叶数量)、叶面积比(单位小枝茎干质量的总叶面积)和叶茎质量比(单位小枝茎干质量的总叶干质量)表征展叶效率, 采用标准化主轴回归(SMA)方法研究胡杨(Populus euphratica)当年生小枝茎构型对展叶效率的影响及二者沿地下水埋深(GWD)梯度的权衡策略。结果显示, 胡杨当年生小枝茎直径、展叶效率和比叶面积、叶大小随GWD增加而降低, 小枝茎长度、茎纤细率及其上的叶数量则增大。小枝茎构型性状均与展叶效率呈显著负相关关系, 即随小枝茎长度、茎纤细率和茎体积的增加, 展叶效率逐渐降低, 这可能是枝叶大小、水分传导与机械支撑间的权衡结果。小枝茎构型与展叶效率的异速生长指数(斜率)随GWD增加而增大, 是由于单位小枝茎投资获得的叶面积或者叶质量降低所致, 反映出随GWD增加胡杨采取了高消耗低收益的保守型策略。胡杨应对环境压力时, 倾向于在长枝上着生数量较多的小叶, 短枝上着生数量较少的大叶, 体现出胡杨小枝的资源利用策略与枝叶大小的权衡机制。综上所述, GWD显著影响胡杨小枝茎构型-展叶效率的权衡关系, 低展叶效率是胡杨应对日益旱化荒漠环境的适应策略。