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基于显露子串挖掘的基因序列模体识别算法
被引量：
2
1
作者
张懿璞
闫茂德
+1 位作者
侯俊
阚丹会
《现代电子技术》
北大核心
2017年第12期6-10,共5页
染色质免疫共沉淀技术将模体识别问题拓展到了全基因组范围,但因数据量过大,传统的模体识别算法往往运算过慢从而无法很好地解决此问题。为了解决传统算法的缺点,提出一种用于Ch IP-seq数据的替换显露子串寻找问题的算法Fast ESE,通过...
染色质免疫共沉淀技术将模体识别问题拓展到了全基因组范围,但因数据量过大,传统的模体识别算法往往运算过慢从而无法很好地解决此问题。为了解决传统算法的缺点,提出一种用于Ch IP-seq数据的替换显露子串寻找问题的算法Fast ESE,通过测试集和控制集的比对找出显露子串并搜索其(l,d)替换实例组成相应的位置概率矩阵,再使用权重信息量对这些子串进行聚类,最终找出集合中的替换显露子串。使用真实的Ch IP-seq数据对该研究算法进行有效性验证,实验结果表明,Fast ESE可以在合理时间内有效解决Ch IP-seq中的模体识别问题。
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关键词
染色质免疫共沉淀
显露子串
模体识别
FastESE
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职称材料
一种用于影像遗传学关联分析的高阶统计量结构化稀疏算法
被引量：
2
2
作者
茹锋
徐锦
+1 位作者
常琪
阚丹会
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期66-72,共7页
神经影像技术和分子遗传学的发展产生了大量的影像遗传学数据,极大地促进了复杂精神疾病的研究。但因为该数据的特征维度过高且相关性的度量都是假设数据服从高斯分布,所以传统的算法往往无法很好地解释两类数据之间的依赖关系。为了解...
神经影像技术和分子遗传学的发展产生了大量的影像遗传学数据,极大地促进了复杂精神疾病的研究。但因为该数据的特征维度过高且相关性的度量都是假设数据服从高斯分布,所以传统的算法往往无法很好地解释两类数据之间的依赖关系。为了解决传统算法的问题,文中提出了一种对大量SNP和fMRI数据进行关联分析的方法,该方法通过构建稀疏的特征网络结构来指导fused lasso进行特征选择,与此同时,该方法利用高阶统计量提取出具有统计显著性的变量,从而识别出与精神疾病有关的生物标记物。实验结果表明,在模拟数据中所提算法得到的典型向量值的分布与实际数据中值的分布几乎一致且得到的相关系数与数据集中实际的相关系数最接近,所提算法的平均相关系数最高达到81%,比L1-SCCA提高了约20%,比FL-SCCA提高了约3%;在真实数据中,相比另外两种算法,所提算法可以找出更多的对精神分裂症有潜在影响的基因与脑区。实验结果证明:该算法可以在合理时间内有效识别出风险基因和异常脑区。
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关键词
影像遗传学
关联分析
稀疏表示
特征选择
高阶统计量
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职称材料
题名
基于显露子串挖掘的基因序列模体识别算法
被引量：
2
1
作者
张懿璞
闫茂德
侯俊
阚丹会
机构
长安大学电子与控制工程学院
长安大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第12期6-10,共5页
基金
国家自然科学青年基金(61501058)
陕西省自然科学青年基金(2016JQ6075)
中央高校基本业务费(310832161008)
文摘
染色质免疫共沉淀技术将模体识别问题拓展到了全基因组范围,但因数据量过大,传统的模体识别算法往往运算过慢从而无法很好地解决此问题。为了解决传统算法的缺点,提出一种用于Ch IP-seq数据的替换显露子串寻找问题的算法Fast ESE,通过测试集和控制集的比对找出显露子串并搜索其(l,d)替换实例组成相应的位置概率矩阵,再使用权重信息量对这些子串进行聚类,最终找出集合中的替换显露子串。使用真实的Ch IP-seq数据对该研究算法进行有效性验证,实验结果表明,Fast ESE可以在合理时间内有效解决Ch IP-seq中的模体识别问题。
关键词
染色质免疫共沉淀
显露子串
模体识别
FastESE
Keywords
chromatin immunoprecipitation
emerging substring
motif identification
FastESE
分类号
TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种用于影像遗传学关联分析的高阶统计量结构化稀疏算法
被引量：
2
2
作者
茹锋
徐锦
常琪
阚丹会
机构
长安大学电子与控制工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期66-72,共7页
基金
西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(201805062ZD13CG46)资助
文摘
神经影像技术和分子遗传学的发展产生了大量的影像遗传学数据,极大地促进了复杂精神疾病的研究。但因为该数据的特征维度过高且相关性的度量都是假设数据服从高斯分布,所以传统的算法往往无法很好地解释两类数据之间的依赖关系。为了解决传统算法的问题,文中提出了一种对大量SNP和fMRI数据进行关联分析的方法,该方法通过构建稀疏的特征网络结构来指导fused lasso进行特征选择,与此同时,该方法利用高阶统计量提取出具有统计显著性的变量,从而识别出与精神疾病有关的生物标记物。实验结果表明,在模拟数据中所提算法得到的典型向量值的分布与实际数据中值的分布几乎一致且得到的相关系数与数据集中实际的相关系数最接近,所提算法的平均相关系数最高达到81%,比L1-SCCA提高了约20%,比FL-SCCA提高了约3%;在真实数据中,相比另外两种算法,所提算法可以找出更多的对精神分裂症有潜在影响的基因与脑区。实验结果证明:该算法可以在合理时间内有效识别出风险基因和异常脑区。
关键词
影像遗传学
关联分析
稀疏表示
特征选择
高阶统计量
Keywords
Image genetics
Correlation analysis
Sparse representation
Feature selection
Higher-order statistics
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于显露子串挖掘的基因序列模体识别算法
张懿璞
闫茂德
侯俊
阚丹会
《现代电子技术》
北大核心
2017
2
在线阅读
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职称材料
2
一种用于影像遗传学关联分析的高阶统计量结构化稀疏算法
茹锋
徐锦
常琪
阚丹会
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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