两种过滤特征基因选择算法的有效性研究_李丽

植物基因功能研究方法的新进展

植物基因功能诠释研究方法的新进展 (东北农业大学，150030) 摘要：本文通过阅读大量的文献，总结了植物基因功能注释研究方法的最新进展。对每种方法的原理及优缺点做了综述，拟供初学者和作相关研究者参考。关键词：基因功能；研究方法；新进展基因组研究应该包括两方面的内容：以全基因组测序为目标的结构基因组学(struc tural genomics)和以基因功能鉴定为目标的功能基因组(functional genomics)。结构基因组学代表基因组分析的早期阶段，以建立生物体高分辨率遗传、物理和转录图谱为主。功能基因组学代表基因分析的新阶段，是利用结构基因组学提供的信息系统地研究基因功能，它以高通量、大规模实验方法以及统计与计算机分析为特征。功能基因组学(functional genomics)又往往被称为后基因组学(postgenomics)，它利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质的研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。[1,2]这是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入基因组动态的生物学功能学研究。研究内容包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。基因的功能包括：生物学功能，如作为蛋白质激酶对特异蛋白质进行磷酸化修饰；细胞学功能，如参与细胞间和细胞内信号传递途径；发育上功能，如参与形态建成等采用的手段包括经典的减法杂交，差示筛选，cDNA代表差异分析以及mRNA差异显示等，但这些技术不能对基因进行全面系统的分析。新的技术应运而生，包括基因表达的系统分析，cDNA微阵列，DNA芯片等。鉴定基因功能最有效的方法是观察基因表达被阻断或增加后在细胞和整体水平所产生的表型变异，因此需要建立模式生物体。自华大基因启动“千种动植物基因组参考序列谱构建计划”和“千种植物转录组研究”以来，已完成水稻、黄瓜、马铃薯、白菜等植物的基因组序列图谱绘制，并通过对大豆的重测序研究建立了高密度分子标记图谱。这将是21世纪生命科学研究的重要领域。[3]本文将对研究基因功能的新技术及其新进展作一综述。 1 利用生物信息学方法分析基因的功能生物信息学是利用生物信息学和电子技术(互联网技术)寻找并克隆新的未知功能的基因,着重于技术和操作层面,利用生物信息学对新基因进行电子克隆,及克隆该新基因的序列后对其进行简单的功能分析,如基因的编码区、启动子区、内含子/外显子、翻译启始位点和翻译终止信号预测,基因的同源比对,编码的氨基酸辨识蛋白质,蛋白质的物理性质,蛋白质的二级/三级结构、特殊局部结构以及功能预测等[4]。 1.1 通过序列比对预测基因功能

特征选择方法在建模中的应用

特征选择方法在建模中的应用 ——以CHAID树模型为例华东师范大学邝春伟

特征选择是指从高维特征集合中根据某种评估标准选择输出性能最优的特征子集,其目的是寻求保持数据集感兴趣特性的低维数据集合,通过低维数据的分析来获得相应的高维数据特性,从而达到简化分析、获取数据有效特征以及可视化数据的目标。目前，许多机构的数据均已超载，因此简化和加快建模过程是特征选择的根本优势。通过将注意力迅速集中到最重要的字段（变量）上，可以降低所需的计算量，并且可以方便地找到因某种原因被忽略的小而重要的关系，最终获得更简单、精确和易于解释的模型。通过减少模型中的字段数量，可以减少评分时间以及未来迭代中所收集的数据量。减少字段数量特别有利于Logistic 回归这样的模型。

SPSS Modeler是一个非常优秀的数据挖掘软件。它的前身是SPSS Clementine及PASW Modeler。该软件的特征选择节点有助于识别用于预测特定结果的最重要的字段。特征选择节点可对成百乃至上千个预测变量进行筛选、排序，并选择出可能是最重要的预测变量。最后，会生成一个执行地更快且更加有效的模型—此模型使用较少的预测变量，执行地更快且更易于理解。案例中使用的数据为“上海高中生家庭教育的调查”，包含有关该CY二中的304名学生参与环保活动的信息。该数据包含几十个的字段（变量），其中有学生年龄、性别、家庭收入、身体状况情况等统计量。其中有一个“目标”字段，显示学生是否参加过环保活动。我们想利用这些数据来预测哪些学生最可能在将来参加环保活动。

案例关注的是学生参与环保活动的情况，并将其作为目标。案例使用CHAID树构建节点来开发模型，用以说明最有可能参与环保活动的学生。其中对以下两种方法作了对比： ?不使用特征选择。数据集中的所有预测变量字段均可用作CHAID 树的输入。 ?使用特征选择。使用特征选择节点选择最佳的4 个预测变量。然后将其输入到CHAID 树中。通过比较两个生成的树模型，可以看到特征选择如何产生有效的结果。

研究基因功能的4大绝招

研究基因功能的“四大绝招”（初步总结版）生命科学的研究有很大一部分集中于研究基因及其产物的功能。到底有哪些方法可以用来研究基因功能呢？本文初步总结为“四大绝招”。第一招：患得患失得，指的是基因的过表达（Overexpression）；失，指的是基因敲除（Knockout）或者低表达（Under-expression）。例如研究的假说是基因A与记忆力呈正相关，那么可以这样设计实验：先过表达基因A，预期结果是记忆力增强，再降低基因A的表达水平，或者完全敲除（如果不是lethal的话），预期结果是记忆力减弱。一个高质量的实验设计，一般应该“患得患失”，两方面的实验都要做。我们不仅要“患得患失”，还要“斤斤计较”。因为过表达或低表达的水平不同，表型改变可能也不同，甚至看不到表型改变。例如，用RNAi Knockdown一个基因的表达水平的70%也许看不到任何变化，但是Knockdown 90%就能观察到表型改变了。所以，当过表达或者低表达研究基因却没有得到预期结果的时候，就需要考虑基因表达水平的变化是否不足。有时即使完全敲除一个基因也看不到任何表型的改变，此时也不能下“研究基因与研究表型无关”的结论。这就好比一个桥有十个桥墩，如果只去除掉桥墩4，在非过负荷的情况下，桥可能不会倒塌，可以正常通车。可是，如果先去除掉桥墩5，再去除桥墩4，桥就会倒塌了。我们能够认为桥墩4是无用的吗？当然不能。桥墩在这里好比处于同一个通路具有相似功能的基因，桥是否可以通车好比基因的表型是否正常。所以，在敲除一个基因A看不到表型改变的情况下，可以在基因B（与A的功能具有相似性，或者是上下游的基因）敲除的动物模型上敲除基因A，观察敲除后是否有变化。有时候，全身性的过表达、低表达或者基因敲除会出现我们不想要的结果。例如，全身性的基因敲除会致命。为了解决这个问题，现已开发出许多种组织特异性和时间特异性的过表达、低表达和基因敲除技术，使得基因调控更加准确。第二招：上下求索基因需要经过转录为RNA、翻译为蛋白质至少两步才能发挥功能。所以，研究一个基因的功能，就可以在DNA、RNA和蛋白质的水平分别进行研究。DNA 的水平相同，不代表RNA的水平相同；同样，RNA的水平相同，不代表在蛋白质的水平相同。哪怕就是在RNA水平，还有不同的剪切的可能。一个基因翻译成蛋白质之后，常常需要同其它的基因及其产物相互作用才能发

基因工程中限制酶的选择及的筛选方法

基因工程中限制酶的选择及的筛选方法摘要:基因工程是现代生物科技专题的重要内容，基因工程四部曲中的核心内容是基因表达载体的构建，在构建表达载体过程涉及的限制酶的种类以及筛选方法成为考试的热点内容。本文结合三道例题将限制酶的选择和筛选方法结合在一起进行比较分析。关键词:限制酶筛选 1 单酶切及筛选若用同一种限制酶切割质粒和目的基因形成相同的四个黏性末端，因而可能出现多种连接方式如①质粒和质粒②目的基因和目的基因③质粒的自身环化，目的基因的自身连接④质粒与目的基因的连接。质粒与目的基因的连接又会出现正向连接和反向连接两种。若启动子在质粒上，目的基因与质粒的反向连接则导致三联体密码顺序改变，起始密码子和终止密码子位置改变，使得翻译不能正常进行而无法得到正常的表达产物。例1: (2012江苏生物高考33题部分)图2表示一种质粒的结构和部分碱基序列。现有Msp I、BamH I、Mbo I、Sma I4种限制性核酸内切酶，它们识别的碱基序列和酶切位点分别为 C↓CGG、G↓GATCC、↓GATC、CCC↓GGG。请回答下列问题若将图2中质粒和目的基因D通过同种限制酶处理后进行连接，形成重组质粒，那么应选用的限制酶是。在导入重组质粒后，为了筛选出含重组质粒的大肠杆菌，一般需要用添加的培养基进行培养。经检测，部分含有重组质粒的大肠杆菌菌株中目的基因D不能正确表达，其最可能的原因是。答案: BamH I 抗生素B 同种限制酶切割形成的末端相同，部分目的基因D与质粒反向链接笔者认为可通过免疫学方法检测目的基因的表达产物排除反向连接的重组质粒，或分别在质粒和目的基因上设计相同的限制酶识别位点，然后用该酶去切割重组质粒，正向连接和反向连接便会得到不同长度的DNA片段，再根据已知的限制酶在目的基因的位置进行比对，找到正确连接的重组质粒。 2 双酶切及筛选因为用单酶切会出现质粒与目的基因的任意连接，所以在实际操作中多使用双酶切。双酶切可以避免质粒的自身环化，目的基因的自身连接和目的基因和质粒的反向连接，而目的基因与目的基因的连接因为没有抗生素抗性基因所以可以在含有该抗生素的培养基上去除，故只剩下质粒与质粒，以及质粒与目的基因的重组体。 2.1插入失活筛选法例2：（苏锡常镇2012届高三教学调研测试）MseI，EcoRI，PstI识别的碱基序列和切割位点分别为GAAT↓TAATTC，G↓AATTC，C↓TGCAG。请回答下列问题：

班级管理的策略和方法4篇

班级管理的策略和方法4篇班级管理的策略和方法第1篇班主任是学校教育工作的组织者，实施者，是教学工作的协调者，班级管理要求班主任热衷于本职工作，尽职尽则，持之以恒，讲究方法，对学生的班主任是学校教育工作的组织者，实施者，是教学工作的协调者，班级管理要求班主任热衷于本职工作，尽职尽则，持之以恒，讲究方法，对学生的关爱贯穿于班级管理的每时每刻。上了高中，由于学生身心的迅速发展，独立心理、逆反心理增强，他们总觉得自己是大人了，力求摆脱对成人的依赖，老师、家长在他们心目中的权威降低。你也不可能再像初中那样对他们哄哄吓吓了，他们自觉不自觉地向老师闭上心扉，这给班主任的工作带来一定的难度。我觉得责任心是班主任做好任何事情的一个前提，有了这个前提才能够尽心尽力地营造良好的班风学风。班集体建设最重要的就是营造良好的班风学风，正气充盈、积极向上的班级才能在竞争中立于不败之地，没有良好的班风学风，其它一切都是空中楼阁。但良好的班风学风不是一蹴而就的，是一项长期的任务。要抓好班风学风，我个人的体会是要注重落实四个字：严，实，细，爱

一、严结合校纪班规，严格要求学生，培养学生有纪律、有秩序、有礼貌。让学生明白什么时候该做什么事，说话做事要看场合、合时宜。比如说：铃声就是命令，不能迟到早退，上课不管老师在与不在，听到铃声就要安静。班主任一定要坚守自己的原则，学生也知道我的脾气，原则上的问题他们不会跟我讨价还价。二、实实,班主任工作具体实践的一项重要准则。班级事务琐碎、繁多，要认真做好班级工作，还得有务实的工作态度，踏实的工作作风。如果各项工作只流于形式，没有落到实处，就很难取得理想效果。班会课是引导、教育学生的最佳时间，每周的班会课我一方面认真总结班级一个星期的得失等，另一方面，通过扎实地准备资料，充实班会课内容，做好学生的教育工作, 让班会课开得实实在在.我认为对于学生的教育活动切不可高谈阔论、脱离实际,一定得务实,切中要害,高中学生已有了丰富的人生观、价值观,因而其思想教育工作必须要做到口服心服，才能达到预期的效果。

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

模式识别特征选择与提取

模式识别特征选择与提取中国矿业大学计算机科学与技术学院电子信息科学系班级：信科11-1班，学号：08113545，姓名：褚钰博联系方法（QQ或手机）：390345438，e-mail:390345438@https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html, 日期：2014 年06月10日摘要实际问题中常常需要维数约简，如人脸识别、图像检索等。而特征选择和特征提取是两种最常用的维数约简方法。特征选择是从某些事物中提取出本质性的功能、应用、优势等，而特征提取是对特征空间进行变换，将原始特征空间映射到低维空间中。本文是对主成分分析和线性判别分析。关键词：特征选择，特征提取，主成分分析，线性判别分析 1.引言模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征，并将样本划分为相应的模式类别，获得好的分类性能。而分类方法与分类器设计，都是在d（变量统一用斜体）维特征空间已经确定的前提下进行的。因此讨论的分类器设计问题是一个选择什么准则、使用什么方法,将已确定的d维特征空间划分成决策域的问题。对分类器设计方法的研究固然重要，但如何确定合适的特征空间是设计模式识别系统另一个十分重要，甚至更为关键的问题。如果所选用的特征空间能使同类物体分布具有紧致性，即各类样本能分布在该特征空间中彼此分割开的区域内，这就为分类器设计成功提供良好的基础。反之，如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在一起，再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。本文要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题。基于主成分分析的特征选择算法的思想是建立在这样的基础上的：主成分分析方法将原始特征通过线性变换映射到新的低维空间时，获得的主成分是去了新的物理意义，难以理解，并且主成分是所有原始特征的线性组合。所以将主成分分析与特征选择相结合，设计多种相似性度量准则，通过找到与主成分相关的关键特征或者删除冗余、不相关以及没有意义的特征，将主成分又重新映射到原始空间，来理解成主成分的实际意义。基于线性判别分析的高维特征选择将单个特征的Fisher准则与其他特征选择算法相结合，分层消除不相关特征与冗余特征。不相关特征滤波器按照每个特征的Fisher评价值进行特征排序，来去除噪音和不相关特征。通过对高维数据特征关联性的分析，冗余特征滤波器选用冗余度量方法和基于相关性的快速过滤器算法。分别在不同情境下进行数据分类实验，验证其性能。

样本类型无关的多类特征基因选择方法_杨俊丽

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用基金项目：山西省实验动物专项资金(the Special Foundation for Laboratory Animals of Shanxi Province, China under Grant No.2010K12);山西医科大学青年基金(Shanxi Medical University Foundation for Young Scientists under Grant No.02201023)。作者简介: 杨俊丽(1978－),女,硕士研究生,讲师,主要研究领域为生物信息学,医学数据整合;刘田福(1954－),男, 教授；李祥生(1961－), 男, 教授。E-mail: hplkyjl@https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html, 样本类型无关的多类特征基因选择方法杨俊丽1, 刘田福2, 李祥生1 YANG Junli 1, LIU Tianfu 2, LI Xiang-sheng 1 1.山西医科大学计算机教学部,山西太原 030001 2.山西医科大学实验动物中心,山西太原 030001 1. Department of Computer Teaching, Shanxi Medical University, Taiyuan 030001, China 2. Laboratory Animal Center, Shanxi Medical University, Taiyuan 030001, China Feature selection rules for classifying any multi-class samples Abstract ：Feature gene for classification is one of important problems in gene expression data analysis. Current methods ignored that gene expression were unbalanced in different classes. The paper introduces a new feature selection method for any sample. The method presents a new heuristic algorithm that was composed of a improved difference between classes and a original undulation inside the class. The experimental results showed that the method was effective on selecting feature genes for unbalanced multi-class sample and advancing classification capability of classifiers. Key words ：feature selection; multi-class; classifier; gene expression profile 摘要：分类特征基因是基因表达谱数据分析中的重点，目前的特征基因选择方法均没有考虑到基因在不同类别中分布失衡给特征基因选择算法带来的影响。提出一种样本无关的特征基因选择方法，该方法利用改进地类间差异函数和类内波动函数，并根据两个函数的一致性选择每个类别的鉴别基因。该方法不仅适用于多类样本，对于各类样本数量不均衡以及基因在各类中分布失调的样本同样有效。实验结果表明，该方法确保了特征矢量的均衡性，提高了分类器的分类性能。关键词：特征选择; 多类; 分类器; 基因表达谱文献标识码: A 中图分类号: TP391.4 1 引言基因表达水平是衡量基因功能发挥作用的重要指标，通过基因表达水平的高低，可以揭示生物体的状态和基因在生物体内的活性[1] ，对医学基础研究以及疾病的临床诊断和治疗具有重要的意义。基因表达谱就是描述基因在某一特定状态下表达水平的数据。通过对基因表达谱数据的分析可以获得基因功能和基因表达的潜在信息，为生物学和医学研究提供准确有力的科学依据。然而，基因表达谱数据集中的每个样本的可测基因数一般达到几千甚至上万个，而实际上只有几十个甚至几个基因才真正与样本类别相关，包含了样本分类信息，大部分基因与样本类别无关。因此，如何发现对样本分类起决定性作用的一组分类特征基因，即分类特征基因提取与选择的方法至关重要。它不仅是建立有效地分类模型的关键，也是发现疾病分类与分型的基因标记物以及药物治疗潜在靶点的重要手段[2]。目前科研工作者已从不同角度提出多种特征基因选择方法。其中大多数特征基因选择方法都是针对两类分类问题网络出版时间：2012-04-25 17:21 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1721.060.html

幼儿园班级管理方法与策略

专题讲座幼儿园班级管理方法与策略任晓燕（北京市东城区光明幼儿园、幼儿园高级）幼儿园班级工作琐碎繁多，每时每刻都会有不同的故事出现。做好班级管理工作更是一门学问，让班里的每个幼儿都能感受到你对他们浓浓的关爱就一定会有意想不到的收获。作为幼儿园老师的我，在班级管理的过程中，也常会产生许多的困惑和追问。因此，在二十几年的教学中，我一直在不断地实践、反思、在实践，并采用发现问题、分析问题、解决问题的方法，大胆尝试新的班级管理理念和方法。处于天真活泼的小孩子中间，每天都会发现不少的趣事，不少拈手得来的绝妙经验，常给人久久回味的遐想。有效的班级管理在帮助幼儿发展成独立个体方面起着重要作用，独立的个体意味着能控制情绪、积极的参与活动、有效率的做事。有效的班级管理为幼儿提供学习适宜社会行为打下基础，班级管理的过程需要教师、家长、幼儿之间的积极互动以帮助幼儿理解自己和他人的感受，幼儿与成人之间的积极互动是幼儿健康快乐成长的关键。什么是幼儿园班级管理？幼儿园班级管理是由幼儿园班级中的保教人员通过计划、实施、总结、评估等过程协调班级集体内外的人、财、物，以达到高效率实现保育和教育的综合性活动。为了实现幼儿园的保育和教育目标，幼儿园的班级管理体系必须包括合理完备的管理内容，实施这一内容的方法以及必须遵守的原则。、幼儿园班级管理的内容幼儿园管理要求协调好班级包教人员、幼儿及其他管理要素之间的关系，明了幼儿园班级管理的内容。只有明确了班级管理工作的内容，才能对班级幼儿保教工作的有关人、财、物进行合理组织和协调。按幼儿园活动分类，幼儿园班级管理一班由生活管理和教育管理两方面组成。其他管理工作服务于幼儿的生活、教育管理。（一）生活管理幼儿园班级生活管理——是为了保证幼儿身体正常发育，心理健康成长，保教人员围绕幼儿在园内的起居、饮食等生活方面的需要而从事的管理工作。（生活管理是幼儿保育工作的重要内容，是幼儿教育工作的前提，它构成了班级工作的基础。） 1．幼儿园班级生活管理的意义班级生活管理，可以满足幼儿在园生活的物质要求，为其提供良好生长的物质环境。幼儿正处于多方面依赖于成人而生存的时期。他们的生存需要、发展需要有待成人加以保障。幼儿园一日生活几乎包括了睡眠、饮食、如厕、衣着等全部生活内容。因此班级生活管理： ? 保障了对幼儿食品供给、休息、活动场地的提供、生活设施用品服务等物质条件。 ? 保证幼儿均衡营养、良好睡眠、安全卫生防护等身体发育的需要。 ? 更重要的是通过对幼儿生活常规管理，使其养成良好的生活习惯、生活态度、提高幼

K-split Lasso-有效的肿瘤特征基因选择方法

K -split Lasso ：有效的肿瘤特征基因选择方法* 张靖+，胡学钢，张玉红，施万锋合肥工业大学计算机与信息学院，合肥230009 K -split Lasso:An Effective Feature Selection Method for Tumor Gene Expression Data ZHANG Jing +,HU Xuegang,ZHANG Yuhong,SHI Wanfeng School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China +Corresponding author:E-mail:hfzjwjl@https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html, ZHANG Jing,HU Xuegang,ZHANG Yuhong,et al.K -split Lasso:an effective feature selection method for tumor gene expression data.Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2012,6(12)：1136-1143. Abstract:With the advent of DNA microarray technology,a large number of open-access tumor gene expression datasets are searchable online and can be https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html,rmative gene selection and tumor subtype classification have been becoming one of primary research fields in Bioinformatics.This paper proposes K -split Lasso (least absolute shrinkage and selection operator)method for gene selection,whose main idea is to divide the feature sets into K parts,and then select the genes from each feature subset using Lasso,finally merge the selected genes into one feature subset to get the informative https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html,ing the support vector machine as classification tool,the experimental results indicate that K -split Lasso reduces data redundancy,improves sample classification accuracy,and has good stability.In addition,K -split Lasso overcomes the large computation and overfitting problems due to the decrease of dimension.K -split Lasso is an effective method for gene selection of tumor. Key words:tumor gene expression profiles;Lasso;feature selection;support vector machine 摘要：随着DNA 微阵列技术的出现，大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上，从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso （least absolute shrinkage and selection operator ）方法提出了K -split Lasso 特征选择方法，其基本思想是将数据集平均划分为K 份，分别使用*The National Natural Science Foundation of China under Grant No.60975034(国家自然科学基金);the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.1208085QF122(安徽省自然科学基金);the Fundamental Research Funds for the Cen-tral Universities of China under Grant Nos.2011HGBZ1329,2011HGQC1013(中央高校基本科研业务费专项资金). Received 2012-05,Accepted 2012-07.ISSN 1673-9418CODEN JKYTA8 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2012/06(12)-1136-08DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2012.12.008E-mail:fcst@https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html, https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html, Tel: +86-10-51616056

研究新基因的功能

基因功能的研究思路主要包括: 1.基因的亚细胞定位和时空(发育期或梯度药物处理浓度, 不同组织/器官)表达谱; 2.基因在转录水平的调控(可以通过genome walking PCR或通过已有的资源库寻找该基因的启动子等转录调控区域, 通过单杂交或ChIP等技术, 寻找该基因的转录调控蛋白) 3.细胞生化水平的功能研究(也就是蛋白蛋白作用复合体的寻找验证,具体方法有酵母双杂交, GST pulldown, co-IP, BRET, FRET, BiFc等等,对该基因的表达产物做一个细胞信号转导通路的定位) 4.gain-of-function & loss-of-function: 也就是分别在细胞和个体水平,做该基因的超表达和knockdown(或knockout), 从表型分析该基因的功能. 功能研究应从完整的分子-细胞-个体三个层次研究, 综合分析. 关于基因的表达和定位，可以这样去做： 1. mRNA水平检测基因表达：选择表达目的基因的组织/细胞（发育不同时期、机体不同部位、加处理因素...），提取RNA，反转录，做RT-PCR或real time RT-PCR，检测基因的表达情况/变化。（或者以northern blot、Rnase protection assay方法，检测基因的mRNA表达情况/变化。）2. 蛋白质水平检测基因表达：选择相应的组织/细胞，以Western blot、免疫组化（OR免疫荧光)检测目的蛋白的表达。 3. 检测目的蛋白的细胞定位：将目的基因克隆至带荧光标签（如GFP）的表达载体，在适合的模式细胞中表达，在活细胞中观察蛋白的细胞定位。 1 首先应当表达该基因，原核基因最好原核表达，真核基因最好真核表达。 2 蛋白质的功能首先观察这种蛋白是膜蛋白还是分泌型蛋白，通过软件分析都可以预测。 3 功能分析可以通过基因树，探究此基因与其他基因的同源性，然后用表达的蛋白进行分析。 4 再有考虑到蛋白相互作用往往介导了蛋白的功能，可以应用酵母双杂交技术和噬菌体展示技术筛选能与此基因表达的蛋白相互作用的蛋白。 5 发现与其相互作用的蛋白后可以通过与其相互作用蛋白的功能推测。 6 可以通过体外过表达此基因观察各种信号通路的改变从而推测其功能

李光霞 ---浅论小学班级管理的方法与策略

浅谈小学班级管理的方法与策略李光霞众所周知,班级是学校教育教学工作的前沿阵地,是学校工作的一个重要组成部分。一个班级的好与坏直接影响到一个班级班风、学风,甚至整个学校的校容、校貌。在新课程改革背景下的班主任应是班级工作的组织者、参与者和管理者,是学生健康成长的引路人。这一工作性质决定了班主任要时刻关注每一个学生的成长和发展,要深入细致地做好每一个学生的思想工作。今天，我就结合平时的工作经验,点滴积累,来谈谈我是怎样管理班级的。一、建立一个优秀的班干部队伍要带好一个班,不怕班里有后进生，就怕没有得力的班干部。一个好的班干部核心一旦形成，就能使一个松散的班级变成一个团结、奋进的集体，班主任也自然会从繁杂的琐事中解脱出来，更有利于集中精力搞好教育教学工作。每个班级都是个小社会，这个小社会是由四面八方来自不同村寨、不同家庭孩子组成的，俗话说：“林子大了什么鸟都有”，班级几十号人单凭班主任和任课老师管理，力量是不够的。所以班主任在进行班级管理时首先要进行班干部队伍组建，挑选他们当中能起带头模范作用的学生当班干部，才能对本班同学进行监督管理。班主任在挑选班干过程中要在公平、公正的前提下选举产生，同学们才有理由服从他（她），班主任对班干部日常行为准则要客观、公平对待，做到赏罚分明，在班干部做错时应给予严厉批评而不是采取

包庇、纵容、放任自流的态度，而班干做对、做得好的时候，班主任要及时给予表扬，这样既可以树立班干威信还能给同学树立榜样，犯错班干也能及时纠正错误。二、抓好学生一日常规，形成良好的班风。长期以来，我针对班上学生实际，利用一切有利时间加强了学习习惯的培养。首先训练学生正确读书和写字的姿势，每天提醒他们注意习惯的培养。读书时要求全班同学都拿起书，做到手到、眼到、口到、心到。只要做作业，就不停地提醒纠正不良姿势。当学生起来发言时，则要求他们站端正，两眼平视前方，态度自然大方，并且说话时声音要响亮，吐词要清楚。在听的能力方面，则要求他们注意听别人说话，听清楚说话的内容，记在心中，“吃透”别人说话的内容和中心意思。这些办法对学生听的习惯养成起到了一定的促进作用。现在学生在课堂上读写、坐站听说的正确姿势逐步养成，增强了自控能力，课堂秩序有明显好转。三、关注不同层次的学生，让学生在班级里得到发展。实践证明,要建立一个优秀的班集体，必须使学生爱这个集体。要使学生爱这个集体，老师首先除了要对每个学生付出爱。班级里，在不同层次学生管理中，我着重从以下两个方面努力： (1)、对优秀学生严格要求，一丝不苟。因为他们虽然学习成绩优良，思想进步，但同样也具有孩子共同的生理、心理特征，同样有缺点和不足。这就不能对他们偏爱，不能对他们的缺点视而不见。应该既爱他们好的一面,又从爱护出发,批评其缺点和不足,支持他们、鼓励他们又要严格要求他们。对所有的学生一视同仁，不因为某个学生是班

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.360docs.net/doc/9c17494265.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的内容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征 Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择 Univariate feature selection

班级管理策略

班级管理策略一、分析学生各个年龄段的生理、心理特点。小学一般来说把学生分为三个学段，即我们常说低段(一、二年级)、中段(三、四年级)、高段(五、六年级)。个别地方，是五个年级。孩子年龄不同，认知特点和心理特征也各不相同。低年级学生年龄大概在六、七岁，身体发育上处在平稳发展的时期，心理上最显著的特点是，对老师有特殊的依恋心理，几乎无条件地信任老师，他们对老师的信任超过了对家长的信任，常挂在他们嘴边的话是：“老师说的……”；三、四年级学生的各项生理指标只在量上比一、二年的学生有所提高，没有质的飞跃，仍处于平稳发展之中。但是，大脑却处于迅速发展的时期，比一二年级的学生更容易集中注意力听课，语言能力有—定的提高，但却正处在由第一系统向第二系统转换的过渡阶段，常常出现“有话说不清”的情况。同时，他们的逻辑思维开始迅速发展，他们在接触“好与坏”、“正确与错误”、“主要与次要”等概念时，尽管还有些模糊，但已有了自我初步的认识。而高年级学生开始进入少年期，各方面都在发生变化，主要表现在以下几个方面：（一）生理上的变化五、六年级的学生是十至十二岁的。过去，12岁到18岁,被叫做青春发育期,是青少年发育的狂飙时期。现在由于生活水平的提高，青少年的发育期普遍提前，有的甚至在四年级就已经出现每二青春期特征。（二）心理上的变化 1、自我观念逐渐增强高年级的学生自我意识突然萌发并逐渐增强，对外界事物开始有自己的认识，不再像以前那样依赖家长或者老师，开始质疑并尝试独立做出判断。能认识和掌握一定的道德观念，对社会现象开始关注，开始有独立见解，但极易受外界影响。情感不再像低年级那样外露、浅显，学会了包装喜怒哀乐。 2、思维方式发生转变到了小学高年级，由于学生已具备了一定的知识和观察、判断问题的能力，他们对具体形象的依赖性越来越小，逻辑思维开始占优势，想象力也有很大的发展；他们对新奇事物表现出极大的兴趣，比如搜集物品、制作玩具、学习某种特长等，但往往见异思迁，朝秦暮楚；他们常常把某些脱离实际的幻想当作将来的

特征选择算法综述20160702

特征选择方法综述控制与决策2012.2 问题的提出特征选择框架基于搜索策略划分特征选择方法基于评价准则划分特征选择方法结论一、问题的提出特征选择是从一组特征中挑选出一些最有效的特征以降低特征空间维数的过程，是模式识别的关键问题之一。对于模式识别系统，一个好的学习样本是训练分类器的关键，样本中是否含有不相关或冗余信息直接影响着分类器的性能。因此研究有效的特征选择方法至关重要。特征选择算法的目的在于选择全体特征的一个较少特征集合，用以对原始数据进行有效表达按照特征关系度量划分，可分为依赖基尼指数、欧氏距离、信息熵。、特征选择框架由于子集搜索是一个比较费时的步骤，一些学者基于相关和冗余分析，给出了下面一种特征选择框架，避免了子集搜索，可以高效快速地寻找最优子集。从特征选择的基本框架看出，特征选择方法中有4 个基本步骤：候选特征子集的生成（搜索策略）、评价准则、停止准则和验证方法。目前对特征选择方法的研究主要集中于搜索策略和评价准则。因而，本文从搜索策略和评价准则两个角度对特征选择方法进行分类。三、基于搜索策略划分特征选择方法基本的搜索策略按照特征子集的形成过程，形成的特征选择方法如下：

图3 基于搜索策略划分特征选择方法其中，全局搜索如分支定界法，存在问题： 1）很难确定优化特征子集的数目； 2）满足单调性的可分性判据难以设计； 3）处理高维多类问题时，算法的时间复杂度较高。随机搜索法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法等，存在问题： 1）具有较高的不确定性，只有当总循环次数较大时，才可能找到较好的结果。 2）在随机搜索策略中，可能需对一些参数进行设置，参数选择的合适与否对最终结果的好坏起着很大的作用。启发式搜索如SFS、SBS、SFFS、SFBS等，存在问题： 1）虽然效率高，但是它以牺牲全局最优为代价。每种搜索策略都有各自的优缺点，在实际应用过程中，根据具体环境和准则函数来寻找一个最佳的平衡点。例如，特征数较少，可采用全局最优搜索策略；若不要求全局最优，但要求计算速度快，可采用启发式策略；若需要高性能的子集，而不介意计算时间，则可采用随机搜索策略。四、基于评价准则划分特征选择方法

功能基因研究

吉基吉凯基因 2014 让我们用心，换取您的放心！

常见问题 ◆创新性不够。 ◆立题依据不充分。 ◆实验设计不合理。 ◆如何做好预实验。 ◆如何获得一个好基因。让我们用心，换取您的放心！

典型基金精要 A基因通过调控B信号通路影响C肿瘤的D功能

A基因通过调控B信号通路影响C肿瘤的D功能 1. 相关性研究: A--C 组织水平：肿瘤组织样本基因的表达情况临床水平：基因表达水平与各种临床特点（恶性程度，转移与否，耐药性，生存率等）的相关性 2.功能研究: A--D 细胞水平：生长，凋亡，转移，侵润，血管新生，耐药细胞水平：生长凋亡转移侵润血管新生耐药动物水平：成瘤，转移，药物敏感 3. 机制研究: A--B 3机制研究:A B 分子水平：相互结合，表达调控，翻译后修饰前，降解调控，剪切调控，胞内定位，激酶信号传导等 3

肿瘤基因功能研究流程推进第一步：由特定肿瘤找出相关基因肿瘤表达检测基因常规方法：表达芯片，等目的：通过筛选，找出在肿瘤组织中有表达，和肿瘤的目的通过筛选找出在肿瘤组织中有表达和肿瘤的临床特征有相关性的基因功能意义：研究的应用性以及临床相关性意义研究的应用性以及临床相关性机制让我们用心，换取您的放心！

肿瘤基因功能研究流程推进第二步确定候选基因的生物学功能肿瘤第二步：确定候选基因的生物学功能基本逻辑：改变基因状态后检测细胞模型、动物模型的表型变化基因基因操作基因操作常规方法：过表达，RNAi 功能检测功能检测方向：增殖凋亡，转移，血管新生等功能目标确定候选肿瘤相关基因的生物学功能机制目标：确定候选肿瘤相关基因的生物学功能意义：研究的重要性让我们用心，换取您的放心！