微阵列数据中一种改进Bagging决策树算法的研究

针对基因微阵列数据具有高维度、小样本等独特的特点,本文研究并实现了旨在降低计算时间和提高精确度的Bagging决策树。本文提出了一个能极大地降低计算时间、同时对精确度影响不大的属性离散化过程,接着以一种新的类分布置信度的方式构造决策树,该方法在最终的Bagging组合方面有一定的优势。结合上述方法的Bagging决策树算法在基因微阵列数据集分类上取得了良好的效果。     

基于马氏距离的缺失值填充算法

提出了一种基于马氏距离的填充算法来估计基因表达数据集中的缺失数据。该算法通过基因之间的马氏距离来选择最近邻居基因,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息论中熵值的概念计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的填充值。实验结果证明了该算法具有有效性,其性能优于其他基于最近邻居法的缺失值处理算法。     

后基因组时代的微阵列生物芯片技术

生物芯片是近十年来迅速发展起来的一种高通量生物信息检测和分析器件.微阵列生物芯片是一类发展较早、技术比较成熟、应用面较广的生物芯片,目前主要用于基因表达谱、基因突变和基因组多态性研究.随着现代生命科学和现代医学的快速发展,生物芯片的性能将会不断提高,应用范围不断扩大,芯片技术也将不断完善和发展.论文将围绕功能基因组研究及生物医学检测的实际需求,结合该实验室的研究工作,对于微阵列芯片的研究现状、面临的技术瓶颈以及未来可能的发展方向等进行讨论.     

基于DNA微阵列基因表达数据的分类方法研究

介绍了目前几种基于DNA微阵列基因表达数据的分类方法。分别阐述了递归分割法、构建森林法以及信息融合方法的算法思想,对每种方法进行了深入描述,并对它们进行了分析和比较。最后对基于基因表达微阵列数据的分类技术进行了展望。     

用寡核苷酸微阵列芯片方法检测常见的食源性致病微生物

研制了1种高通量检测食品中常见致病微生物的寡核苷酸微阵列芯片。该芯片在种的水平可鉴别金黄色葡萄球菌、阪崎肠杆菌、肠出血性大肠埃希氏菌O157:H7、霍乱弧茵、空肠弯曲杆菌、大肠弯曲杆菌、单核细胞增生李斯特菌、乙型洛血型链球菌和副溶血性弧菌;在属的水平可鉴别弯曲肠杆菌属、沙门氏菌属和李斯特氏菌属。研究中利用16S rDNA和沙门氏菌、O157:H7和副溶血性弧菌的特异基因序列设计引物和探针。用参比菌株和实验室自分离的菌株检测该芯片的特异性,结果表明该芯片的特异性良好,在所检测的菌株之间无交叉反应,与同属的其他菌株之间也不存在交叉反应。在鲜活海产品的24 h增菌液中添加参比菌株,当样品增菌液中的目的菌的量达到10~6～10~7 CFU/mL时,芯片可以准确检测出目的菌。     

微流体数字化技术制备基因芯片微阵列

采用以脉冲为微流动基本形态、脉冲当地惯性力为主动力的微流体数字化技术进行了基因芯片微阵列制备实验.在搭建的基于微流体数字化技术的基因芯片微阵列制备系统上,实验验证了脉冲点样系统参量(收敛角2θ、微喷嘴内径d、电压幅值U和驱动频率f)对样点直径和脉冲点样稳定性的影响规律.以实验规律为依据,提出了制备样点直径约为100 μ...     

采用细胞神经网络快速校正生物芯片图像倾斜

倾斜校正是全自动生物芯片图像处理必不可少的环节。针对以往倾斜校正算法耗时过长,本文提出一种快速倾斜校正算法。算法首先用细胞神经网络（CNN）寻求各个样点的中心,然后进行Hough变换,再计算方差来寻求倾斜角,最后利用CNN灰度图像旋转模板进行倾斜校正。本算法利用了细胞神经网络并行处理的特性,并充分考虑了生物芯片图像的特点。理论分析与试验结果显示本文算法能够准确高速地完成倾斜校正。     

演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用

该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用“一对多”方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造一系列二类分类器并进行集成,最终构建一个多类型癌症分型系统并对待测样本进行分类。对急性白血病、儿童小圆蓝细胞肿瘤和GCM数据集实验结果表明：演化超网络留一交叉验证(LOOCV)识别率分别为：98.61%,100%和85.35%。演化超网络有利于挖掘癌症相关基因,具有良好的学习结果可读性。     

几种最新加工微阵列方法的比较

分别介绍了使用LIGA技术、微细电火花线切割技术(μ-WEDM)、微磨技术、组合式加工技术加工微阵列的最新方法.使用移动LIGA技术加工微针阵列、微细电火花技术加工复杂的三维微阵列电极、微磨技术加工微锥塔阵列、和UV-LIGA技术与微细电火花技术组合加工微阵列电极的工艺方法.主要论述各种方法加工高深宽比阵列结构的原理及其优缺点以及加工中的效率、成本等问题.