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數學建模華中賽b題優秀論文-預覽頁

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【正文】研究基因網絡。所以需要用到多元統計方法中的主成分分析和聚類分析去實現降維的操作。問題一需要根據所給的基因表達譜數據來重構基因調控網絡，附錄一中的sheet1中給出了17個志愿者體內的10000種基因，隨著注入病毒后的時間變化而出現的數值變化。由于這道題目的數據量龐大，所以，如何篩選數據就成了很重要的一步。（2）主成分分析的實現：設有個樣品，個變量（指標）的數據矩陣。稱為主成分的貢獻率，為主成分的累計貢獻率，它表達了前個主成分中包含原變量的信息量大小，通常取使累計貢獻率在85%以上即可。（3）主成分分析降維結果用Matlab實現以上算法（代碼見附錄），實現結果如下：主成分分析結果如圖可見是一個1000組新的變量，由于數據集比較大，在這里只截出一部分。聚類的主要指導思想就是盡可能使同一簇內對象相似度達到最大，且不同簇間對象相異度達到最大。將10000個基因數據通過主成分分析和聚類分析縮小到30組特征數據。y稱為因變量（被解釋變量），而，...，是p歌可以精確測量并可以控制的一般變量，稱為自變量（解釋變量）。根據時間序列排布，一共16個連續采樣時間點，獲得272組觀測數據。在處理基因調控網絡重構問題時，實際上是逐一尋找對基因i,i=1,2,...,p起調控作用的調控基因的集合，而不是從基因i,i=1,2,...,p調控哪些其他基因的角度出發。通過邏輯回歸我們可以得到一個基因對于嚴重臨床癥狀的相關性的大小，以及對產生臨床癥狀是起著正向的作用還是抑制的作用。定義一種概率函數（61）對進行線性回歸。回歸的因變量是二分類。本次實驗有17個志愿者，每個志愿者有16個時間節點的采樣數據。將通過邏輯回歸所得到的系數矩陣繪制如下：各基因與臨床癥狀的相關性模型估計結果設定一個闕值，將大于闕值的基因數據拿出來，對所拿出來的基因數據進行分析。所以可結合非線性動態貝葉斯網絡來重構基因網絡，并且在邏輯回歸之前盡早的取出不相關變量，對變量進行分析。endfor j=i+1:30tep=[tep,new_gene(new_represent(j),:)39。new_ratio(i,1:29)=b。 end if flag==2 %關聯矩陣表示無向圖 [m n]=size(A)。 W(a(2),a(1))=1。 w=floor(sqrt(n))。 for i=1:h %使產生的隨機點有其范圍，使顯示分布的更廣 for j=1:w x=[x 10*rand(1)+(j1)*10]。 y=[y 10*rand(1)+h*10]。 title(39。 %將A中的權值轉化為字符型 text((x(i)+x(j))/2,(y(i)+y(j))/2,c,39。 %連線 end text(x(i),y(i),num2str(i),39。,39。 end end end end9. 參考文獻[1]虞慧婷,吳騁,柳偉偉,付旭平,醫大學學報. 2006, 27(7):737~740[2] Styczynski MP,Stephanopoulos G. Overview of putational methods for the inference of gene regulatory networks ,puters and chemical engineering [J].2005,29:519534.[3] Bansal A K, Koradia role of reverse engineering in the development of generic formulations , pharmaceutical technology [J] . Pharmaceat Technol ,2005 ,29：50254.[4] Wyrick,， gene expression regulatory Opin Genet Dev 2002,12(2): 1306 [5] 徐肖江,王連水,[J] .生物化學與生物物理報,2003 , 35 : 7072716.16

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