保序统计细胞周期数据
细胞周期病理调节通路的生物信息学分析
细胞周期病理调节通路的生物信息学分析细胞周期是细胞进化过程中最为重要的基本生命过程之一，其调节异常会导致多种人类疾病。
近年来，生物信息学分析作为一种高通量，全局性方法，深入研究细胞周期调节机制已成为替代传统实验方法的重要手段之一。
本文将以“细胞周期病理调节通路的生物信息学分析”为题，探讨生物信息学在该领域的研究进展和展望。
一、细胞周期调节通路的生物信息学分析细胞周期是细胞从出生到分裂的周期性过程，分为G1期、S期、G2期和M期四个阶段。
细胞周期的调控由多个信号传导途径相互作用而成，其中包括细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）和调节因子，如细胞周期素，染色质重塑因子和DNA损伤响应蛋白等。
CDK及其相关调节因子在细胞周期调控中发挥着重要的作用，因此，CDK及其调节因子的下游信号呈现出复杂的网络拓扑关系，通过生物信息学分析可以对这一调控网络进行系统性的揭示和理解。
随着人类基因组计划和高通量基因芯片技术的大力推广，如今的疾病研究已逐渐进入了“大数据”时代。
基于第三代测序技术和高通量蛋白质组学等新技术，大量的生物信息数据已被产生和保存，包括基因表达谱、蛋白质结构组、酶学数据以及微小RNA数据等。
这些数据可以用于揭示基因表达谱变化、相互作用和调控网络特定方面的生物过程。
生物信息学的分析方法通常包括主成分分析（PCA）、聚类分析、生物网络分析、功能注释和表达谱分类。
聚类分析是一种常见的方法，它可以将相似的基因表达谱数据归类到同一群体中，并对其进行分类描绘。
基于聚类分析，细胞周期基因的表达谱特征图已被描绘，揭示了细胞周期调控网络中的不同模块以及不同基因在这些模块中的作用。
生物网络分析则可以通过寻找基因丰度变化的主要可视化属性来发现不同基因之间的关联和相互作用。
与这些方法相似，功能注释法通过基因的功能特征描述来帮助确定生物系统并加强在其中的数据分析。
组合这些方法可以完成组学信息和生物过程的分析和评估。
二、细胞周期病理的生物信息学分析随着对细胞周期调节机制的进一步研究，越来越多的证据表明细胞周期调控异常与发生多种疾病有关，包括癌症、阿尔茨海默病、糖尿病、心血管疾病和神经退行性疾病等。
Modfit分析细胞周期指南
M o d f i t分析细胞周期指南本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.MarchModfit分析细胞周期指南本指南只提供在guava流式细胞分析仪上使用细胞周期模块分析后产生的数据，其它请参阅产品使用说明书，本指南仅供参考。
一．概述细胞周期的概念：细胞由一次分裂结束到下一次分裂结束，都要经历相同的变化阶段(即G1→S→G2→M )周而复始地进行活动，细胞的这种生长、分裂循环即称为细胞周期(cell cyc1e)。
一个细胞周期包括有丝分裂期(M)和分裂间期(G1、S、G2)。
尽管在各种细胞中各期所占时间都不尽相同，但相对而言M期最短，S期却较长。
分裂间期：1 、G1期，前一次有丝分裂完成到S期开始。
各种与DNA复制有关的酶明显增多，线粒体、叶绿体、核糖体增多，内质网在更新扩大，高尔基体、溶酶体都增加，中心粒彼此分离、复制。
2、S期：DNA、组蛋白合成3、G2期， S期结束后到有丝分裂开始。
由上可以看出G2期、S期、M期反映了细胞的增殖活性，特别是G2期、S期（因M期较短）。
因而，G2/M％+S％反映了细胞增殖能力。
二者有无差别要进行统计检验。
细胞周期阻滞：对于生殖细胞及保持增殖能力的细胞(如干细胞)，由于细胞不断的增殖，细胞总是处于从G1 、S、G2 和M 期的连续的细胞周期中。
在细胞周期的各阶段，细胞分别进行着DNA 复制、蛋白质合成及细胞分裂等重要的生理活动。
每一阶段都是下一阶段的准备期, 真核细胞可以在启动下一个周期前监测与一个细胞周期顺利完成相关的生化事件，这包括各种体内外因素威胁下游事件进行时可逆地将细胞周期阻滞在特定的生理阶段的能力，而这种特定的生理阶段称为检定点(checkpoint) 。
只有前一阶段的生理活动完成后，才能通过称为检定点的阶段，进入周期的下一步，一些突发事件引发的细胞反应能影响驱动细胞周期前进的因子，从而使细胞周期停滞在检定点，这被称为细胞周期阻滞(cell cycle arrest)。
生物大数据技术在细胞周期调控研究中的关键作用
生物大数据技术在细胞周期调控研究中的关键作用细胞周期是细胞在其生命周期内经历的一系列有序的事件和过程，包括细胞生长、DNA复制和细胞分裂。
细胞周期的调控对于维持正常生物体的发育和功能至关重要。
过去几十年来，随着生物信息学和生物技术的快速发展，生物大数据技术开始在细胞周期调控研究中发挥关键作用。
通过大规模数据生成、分析和挖掘，生物大数据技术为细胞周期调控的研究提供了重要的工具和方法，推动了我们对该过程的理解和认识。
细胞周期调控涉及许多关键基因和蛋白质，这些分子间复杂的互作网络是实现正常细胞周期进程的基础。
生物大数据技术可以通过高通量测序、蛋白质组学和代谢组学等方法，快速且准确地测量和鉴定相关分子的表达水平和功能。
例如，RNA测序技术可以帮助确定细胞周期不同阶段中的基因表达变化，从而揭示细胞周期调控的分子机制。
蛋白质组学可以通过质谱等技术，识别和定量细胞周期中不同蛋白质的表达水平和修饰情况，进一步揭示细胞周期调控的信号传导和调控机制。
代谢组学可以分析细胞周期中不同代谢物的含量和代谢通路的调控，为细胞周期调控的研究提供更全面的信息。
生物大数据技术还可以通过建立算法和模型来挖掘细胞周期调控的关键基因和蛋白质。
例如，基于大规模表达数据的共表达网络分析可以揭示不同基因在细胞周期中的相关性和共同调控模式。
另外，机器学习算法可以通过对生物大数据的训练和预测，识别与细胞周期调控相关的关键基因和蛋白质。
这些数据挖掘和预测的方法为细胞周期调控的研究提供了新的思路和理论支持。
在细胞周期调控研究中，生物大数据技术还可以通过比较不同物种和不同细胞类型的数据，发现共享的调控机制和演化关系。
例如，通过比较进化上相近的物种的细胞周期调控数据，可以揭示不同物种之间细胞周期调控的保守性和变异性，深入理解细胞周期在进化中的作用和调控机制。
此外，通过比较不同细胞类型的数据，可以识别不同细胞类型的特异调控机制和基因网络，进而理解细胞分化和发展的分子基础。
高考生物细胞周期知识点
高考生物细胞周期知识点在高考生物中，细胞周期是一个重要的知识点。
理解细胞周期对于深入掌握细胞的生命活动和生物学的许多概念都具有关键意义。
首先，我们来明确一下什么是细胞周期。
细胞周期指的是连续分裂的细胞，从一次分裂完成时开始，到下一次分裂完成时为止所经历的全过程。
它包括两个主要阶段：分裂间期和分裂期。
分裂间期是为细胞分裂做准备的阶段，持续的时间相对较长。
在这个时期，细胞进行着活跃的物质合成和代谢活动。
分裂间期又可以细分为三个时期：G1 期、S 期和 G2 期。
G1 期，也称为合成前期。
在这一阶段，细胞体积增大，合成各种RNA 和蛋白质，为后续的 DNA 合成做好准备。
比如，细胞会合成一些与 DNA 复制相关的酶。
S 期，即 DNA 合成期。
此时细胞最重要的任务就是进行 DNA 分子的复制，使得遗传物质加倍。
同时，还会合成一些组蛋白等蛋白质。
G2 期，又称为合成后期。
细胞继续合成 RNA 和蛋白质，特别是用于形成纺锤体的微管蛋白等。
分裂期则是细胞真正进行分裂的阶段，相对较短。
分裂期又可以分为前期、中期、后期和末期。
前期，染色体开始出现，核膜和核仁逐渐消失，纺锤体形成。
中期，染色体排列在细胞中央的赤道面上，纺锤体的牵引作用使得染色体的着丝粒整齐地排列在赤道板上。
这是观察染色体形态和数目的最佳时期。
后期，着丝粒分裂，姐妹染色单体分开，分别向细胞的两极移动。
末期，染色体到达两极后，重新形成核膜和核仁，纺锤体消失，细胞分裂成两个子细胞。
细胞周期的调控是一个非常精密的过程。
细胞内存在着一系列的调控机制，以确保细胞周期的正常进行。
其中，细胞周期蛋白和细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）起着关键作用。
它们的浓度和活性在细胞周期的不同阶段发生变化，从而推动细胞周期的进程。
如果细胞周期的调控出现问题，可能会导致细胞过度增殖，引发肿瘤等疾病。
细胞周期与生物体的生长、发育和繁殖密切相关。
例如，在胚胎发育过程中，细胞快速分裂，以增加细胞数量，促进组织和器官的形成。
免疫调节剂免疫干细胞功能实验的细胞周期分析
免疫调节剂免疫干细胞功能实验的细胞周期分析免疫调节剂是一类化合物，能够调节人体的免疫反应。
这些化合物广泛应用于临床治疗，如肿瘤化疗、炎症疾病等，也是免疫干细胞功能实验中重要的试剂。
免疫干细胞是一类具有自我更新和分化潜能的细胞，可以分化为不同类型的免疫细胞，如T细胞、B细胞、巨噬细胞等。
在免疫干细胞功能实验中，常常需要对细胞周期进行分析，以了解免疫干细胞在免疫反应中的作用。
本文将介绍免疫调节剂免疫干细胞功能实验中的细胞周期分析方法和应用。
1. 细胞周期细胞周期是指细胞从一个分裂期开始，经过复杂的代谢活动，分裂成两个细胞后，再次回到原来的状态的全部过程。
细胞周期分为G1期、S期、G2期和M期四个阶段。
其中G1期是生长期，S期是DNA合成期，G2期是前期，M期是分裂期。
细胞周期的正常进程是由多个蛋白激酶作用于不同的调控点，进行复杂的负反馈和正反馈控制。
2. 细胞周期分析原理细胞周期分析是通过染色体DNA含量来分析细胞的周期状态。
细胞在G1期、S期和G2期DNA含量是一定的，M期时具有两倍的DNA含量。
细胞周期分析原理是通过特定染料（如荧光素）能够与DNA结合形成荧光染色体，从而分析细胞DNA含量。
此外，细胞核形态和大小的变化也可以用来补充细胞周期分析。
3. 细胞周期分析方法免疫调节剂免疫干细胞功能实验中常用的细胞周期分析方法有流式细胞术和光镜法。
3.1 流式细胞术流式细胞术是一种高通量的分析方法，可以用于分析大量的样品和单个细胞。
该方法需要将细胞损伤和加入染料（如PI染料）使其荧光化，然后利用流式细胞仪进行荧光信号检测和数据分析。
流式细胞术适用于不同细胞类型和不同细胞状态的细胞周期分析。
3.2 光镜法光镜法是一种传统的细胞周期分析方法，可以通过显微镜观察细胞核形态、大小和DNA含量来判断细胞周期。
光镜法需要对细胞进行标本制备，如细胞涂片、组织切片等，然后再通过染色和显微镜观察进行分析。
光镜法适用于对特定细胞类型和特定细胞状态的细胞周期分析。
流式细胞术检测细胞周期的原理及技术流程
流式细胞术检测细胞周期的原理及技术流程哎呀，这可是个不简单的活儿啊！今天我们就要聊聊流式细胞术检测细胞周期的原理及技术流程。
话说这个方法可是科学家们研究细胞生长和分裂的重要工具呢，那咱们就好好聊聊吧！咱们得明白什么是细胞周期。
简单来说，就是细胞从一个生命周期阶段到另一个阶段的过程。
就像人一样，从出生到长大再到老去，每个阶段都有不同的特点和任务。
而细胞也是这样，它们也有自己的生命周期，从分裂开始，到分化成不同的细胞类型，再到死亡或修复损伤。
如何知道这些细胞在什么时候开始分裂、什么时候结束呢？这就需要用到流式细胞术了。
流式细胞术的原理其实很简单，就是通过激光或其他光源对细胞进行照射，然后利用特殊的摄像头捕捉不同颜色的荧光染料标记的细胞。
这些荧光染料会因为细胞内部的某些分子而发光，所以我们可以通过观察荧光的颜色和强度来判断细胞的状态和位置。
咱们就来看看流式细胞术的技术流程吧。
第一步，准备工作。
先要把待检测的细胞样本准备好，然后把它们稀释到一定浓度，这样可以让更多的地方都能看到荧光信号。
接着，要把样品放到流式细胞仪上，这里有一个小技巧：要尽量让样品均匀分布，这样才能保证检测结果的准确性哦！第二步，激光照射。
这时候要用到激光器或者其他光源对样品进行照射。
记住啊，这个过程一定要快，否则荧光信号可能会减弱或者消失。
不过不用担心，现在的流式细胞仪都设计得很聪明，能够自动调整激光功率和时间长度，以获得最佳的检测效果。
第三步，数据采集。
照射完成后，流式细胞仪就会自动记录下每个荧光信号的位置、强度和持续时间等信息。
这些数据会被传输到电脑上进行分析和处理。
别看这步骤听起来简单，实际上需要非常高的精度和速度才能做到哦！第四步，数据分析。
这一步主要是通过软件对收集到的数据进行分析和比对，找出其中的规律和异常情况。
比如说，我们可以通过观察不同细胞的荧光信号强度来判断它们的生命周期阶段；也可以通过比较不同样品之间的荧光信号差异来寻找潜在的疾病标志物等等。
细胞实验技术之细胞周期检测
细胞实验技术之细胞周期检测导读细胞周期是指细胞分裂结束到下一次细胞分裂结束所经历的时间，它代表着生命从一代向下一代传递的连续过程，与前几期我们介绍过的细胞学实验（细胞增殖、克隆形成等）一样，细胞周期也是评价细胞增殖功能的重要实验。
流式细胞仪是检测细胞周期最常用的方法，然而我们会碰到细胞量不够、细胞碎片太多等原因，导致实验一次次重复，本文就一起看看如何把细胞周期的数据变的更加漂亮，准确！一、细胞周期简介主要分为以下2大过程：1.分裂间期：间期又分为三期、即DNA合成前期（G1期）、DNA合成期（S期）与DNA合成后期（G2期）；2.分裂期M期：细胞分裂期，指细胞分裂开始到结束。
细胞周期图（来自网络）•注：G0期是指某些细胞在分裂结束后会暂时离开细胞周期，停止细胞分裂；但在一定适宜刺激下，又可进入周期；•因为分裂间期持续的时间远远比分裂期持续时间长，在一个正常细胞周期中，分裂间期时间会占整个细胞周期的90%～95%；•不同类型细胞的G1期时间长短不同，所以其细胞周期时间存在差异。
如：人类胃上皮细胞为24小时，骨髓细胞为18小时，HeLa细胞为21小时。
二、常用的实验方法细胞周期常用检测方法有流式检测法、BrdU(5-溴脱氧尿嘧啶核苷)掺入法及同位素标记法等，其中流式检测法因适用于大量样品检测，可快速分析单个细胞的多种特性，是目前最为常用的测定细胞周期的一种方法，下面就详细介绍如何利用流式细胞仪进行周期分析。
1. 流式检测的实验原理由于细胞周期各时相的DNA含量不同，因此，可通过特异性与DNA结合染料来检测细胞内的DNA含量来测定细胞周期。
流式中常用碘化丙啶(Propidium，简称PI)与DNA结合，其荧光强度与DNA 含量成正比。
因此，通过流式细胞仪对细胞内DNA含量进行检测，同时获得的流式直方图对应的各细胞周期可通过特殊软件计算各时相的细胞百分率。
2. 流式细胞仪的实验步骤A. 收集细胞取适量的对数生长期细胞接种于6cm中，在相应的条件下（如药物）处理相应时间后，倒去培养基，用胰酶适度消化细胞，离心收集细胞，弃去上清；Tips:•细胞数量：一般情况下，由于在细胞周期中分析的细胞数应达到1.0*104~3.0*104才具有统计学意义。
细胞周期分析重要知识.
细胞周期生物学基础细胞的生成依赖于细胞的分裂而产生两个子代细胞的过程。
在分裂过程最需要复制并传递给子代细胞的是细胞核，因为它包含了细胞的遗传信息载体-DNA。
在绝大多数情况下，一个生物体的每个细胞都含有相等的DNA物质和相同成份的染色体。
因此，细胞在分裂前必须复制DNA这样它的子代细胞就能够拥有与父代相同的DNA含量。
细胞由DNA含量增加至分裂，再由它的子代继续复制并分裂，这个过程称之为细胞周期。
在细胞周期中最具特征性的阶段是在分裂前的DNA含量增加并达到2倍量的时候，并在此时细胞开始分裂其自身-有丝分裂期。
细胞周期中这两个循环步骤通常以一字母来表示：S期（合成期）和M期（有丝分裂期）。
当细胞周期中的S期和M期被定义后，我们可观察到在有丝分裂完成后和DNA合成刚开始之时有短暂的停顿或间隙，同样的停顿或间隙存在于DNA合成期后和有丝分裂开始之时。
这两个间隙我们将之命名为G1和G2期。
这样整个细胞周期可划分为G1 →S →G2 →M →G1，如下图所示：图1显示了细胞周期中个环节在流式细胞仪上分析时的图谱特征当细胞没有进入分裂过程时（我们机体中的绝大部分细胞），它们处于细胞周期的G1期的位置上。
因此G1细胞在数量上绝对是居各期细胞之首并在流式图谱上形成最高的信号峰。
在G1期细胞中有一群细胞特别安静并且没有进入细胞循环的任何生物学特征，我们称这些细胞为G0期细胞。
一些发生在G1和G2期细胞内的生物过程现还不完全明了。
处于G1期的细胞已开始为分裂前的DNA的复制和细胞成长准备许多RNA和蛋白分子。
处于G2期的细胞则会修复在DNA复制过程发生的错误并识别出在M期时将DNA平均等分的切割位置。
细胞循环中这些阶段的长度因细胞种类的不同而不同。
典型细胞循环中各期的发展时间为：G1期12小时，S期6小时，G2期4小时及M期0.5小时。
分析和流式细胞术细胞周期分析流式细胞最初的应用之一便是检测细胞的DNA含量，它可快速将细胞循环中的其它阶段与有丝分裂期区别开来。
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• PL 之间满足特定的顺序 ：
P 1 P 2 Pk
* ˆ， • 现在使P的最大估计值为 P PAVA算法为： （1）假如估计值满足递增顺序，那么，
* ˆ ˆ P P
（2）如果不满足递增顺序，那么，
ˆ n P ˆ ) / (n n ) Pj Pj 1 (n j P j j 1 j 1 j j 1
2、PAVA算法简介
• 给实验对象（某种动物）服用一种药剂，观 察是否有药物反应，并且每组药物剂量是不 同的。假定有k组药物剂量，分别为L ，它们 满足递增的关系，即：
1 2
k
• 对于每一个剂量，选择 nL个动物进行试验， 令 PL 表示当剂量为L 时动物发生药物反应的 , Pk )则是反应研究总体背景 概率，P ( P 1, P 2, 的样本参数。
M G1
G2
S
• 参与细胞分裂周期 的神经基因被称为 细胞周期基因。细 胞周期基因的表达 可以被映射到单位 圆上，其峰值对应 的角度被认为是基 因的相位角，这些 角度数据即为细胞 周期数据。
Φ 0
3、细胞周期数据简要分析
• 假设一组细胞周期数据为 i ，这些角度 是以逆时针的顺序存在于一个单位圆上， 它们之间满足某种约束条件，这组简单的 圆形角参数之间的顺序可以表示如下：
• 最后处理结果为： > pvalues [1] 0.6658259 [2] 0.7214027 [3] 0.2436715 [4] 0.9982836 [5] 0.9850408 [6] 0.4141533 [7] 0.9535828 [8] 0.9992395 [9] 0.9991716 [10] 0.8747734 • 分析： 在高达0.20的显着性水平下 ，10组数据的 p值都显示，假设内容H0是成立的。
P值求解方法：
SCE ( , ) ri (1 cos(i i ))
i 1 q
pr (
2 q m
c(m))
1 pr 0 (C )
1 pr 0 (C ) (q 1)!
T 2kSCE( , )
p value pr (
2 qm
6
7 8
主要算法：
参数 的保序回归估计为：
arg minSCE( , )
Csco
式中 SCE( , ) 是循环误差的总和，定义如下：
SCE ( , ) ri (1 cos(i i ))
i 1 q
q q S 其中， arctan( ), S sin , C cos i i C i 1 i 1
具体实例
• 假定所观察的八个生物参数给出如下 ：
1 0.025; 2 1.475;3 3.274; 4 5.518;5 2.859; 6 5.387; 7 4.179;8 1.962.
• 参数满足的约束条件如下所示 ：
1 2 3 4 5 1 2 3
具体实例(k=5)
组数j 1
20 0.2
2
10 0.1
3
10 0.5
4
15 0.3
5
20 0.3
nj
ˆ P j
n j (1) ˆ (1) P
j
30
0.167 30 0.167
25
0.38 45 0.344
20
0.3
n j (2)
ˆ (2) P j
• 在上表中: 30=20+10,25=10+15,20=20； 0.167=(200.2+100.1)/(20+10), 0.38=(100.5+150.3)/(10+15), 0.3=0.3； 30=30,45=25+20； 0.167=0.167， 0.344=(250.38+200.3)/(25+20)。 • 因为0.167<0.344， 所以保序回归估计值为：
0
3 2
四、实验分析
• 实验对象：酵母菌细胞周期数据 • 实验目的：使用保序回归的统计推断 方法对酵母菌细胞周期数据进行分析 和处理，检测16个裂殖酵母的基因是 否与芽殖酵母的同源基因满足相同的 顺序。
实验内容
• 首先假定 16 个裂殖酵母的基因，即 ssb1, cdc22, msh6, psm3, rad21,cig2, mik1, h3.3, hhf1, hht3, hta2, htb1, fkh2, chs2, sid2 和 slp1与芽殖酵母的同源基因 (RFA1, RNR1, MSH6, SMC3, MCD1,CLN2, SWE1, HHT2, HHF1, HHT1, HTA2, HTB2, FKH1, CHS2, DBF2和CDC20) 满 足相同的顺序。
在整个课题中，完成了对保序回归算法 的学习，并在R软件中得以实现，最后通过 用保序统计推断法对实验数据的处理和分 析，得到了所需结果。 应用于细胞周期数据的保序统计推断方 法能够在许多领域有所应用，这种统计方 法也有地方需要完善，值得进一步学习和 研究。
致谢
本论文是在徐永红老师悉心指导下 完成的，在此谨向徐老师表示我最深刻 最衷心的感谢。同时对各位老师和帮助 过我的同学们表示最深的谢意。
• 总程序： > data(cirdata) > cirdata > orderGroups <- c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4) > example1CIRE <- CIRE(cirdata, groups = orderGroups, circular = TRUE) > example1CIRE
主要研究内容
一、细胞周期数据处理的基本理论和方法 二、保序统计推断算法 三、保序统计推断算法的软件实现 四、实验研究
一、细胞周期数据简介
1、细胞周期模式图
G1
M
CDK
cyclin
S
G2
2、细胞周期数据定义
• 细胞的分裂过程 是周而复始的， 因此细胞周期的 四个阶段可以简 单地表示成右图 所示的形式。
6
5.057
7 5.057 8 0.994
• >plot(example1CIRE)
Circular Isotonic Regression Estimator
Circular Isotonic Regression Estimator2+源自• 对以下假设进行测试检验 ：
H 0 : ssb1 cdc 22
msh 6 psm3 rad 21 cig 2
mik1 h3.3 hhf 1 hht 3 hta 2 htb1 fkh 2 chs 2 sid 2 slp1 ssb1
H1 : H0 is not true.
实验结论
• 16个裂殖酵母的基因与芽殖酵母的同源基因满 足相同的顺序。
ssb1 cdc 22 mik1 h 3.3 fkh 2 chs 2
msh 6 sid 2
psm3
rad 21 cig 2 hta 2 htb1
hhf 1 hht 3
slp1 ssb1
总结
Csco { (1,2 , ,q ) [0,2 ] : 1 2 … q 1}
q
二、保序回归算法
1、保序回归定义
• 保序回归是约束条件下的统计推断的一种 最基本的形式，保序属于约束条件的一种， 它是指所估计的参数满足某种特定的顺序。 • 经典保序回归研究的是在约束条件下基于 平方损失的最优化问题，它包括许多种算 法，主要有 PAVA 法、最大最小公式法和 MLS算法等等。
t )[1 pr 0 (C )]
*
总程序
> data("cirgenes") > kappas <- c(2.64773, 3.24742, 2.15936, 4.15314, 4.54357, + 29.07610, 6.51408, 14.19445, 5.66920, 11.12889) > allresults <- list() > resultIsoCIRE <- matrix(ncol = ncol(cirgenes), nrow = nrow(cirgenes)) > SCEs <- vector(mode = "numeric", length = nrow(cirgenes)) > pvalues <- vector(mode = "numeric", length = nrow(cirgenes)) > for (i in 1 : nrow(cirgenes)) { + k <- kappas[i] + genes <- as.numeric(cirgenes[i, !is.na(cirgenes[i, ]) ]) + allresults[[i]] <- cond.test(genes, kappa = k) + resultIsoCIRE[ i, !is.na(cirgenes[i, ]) ] <- unlist(allresults[[i]]$CIRE) + SCEs[i] <- allresults[[i]]$SCE + pvalues[i] <- allresults[[i]]$pvalue}
假设检验基本步骤
1.建立假设，确定检验水准α
• 检验水准用α表 示 ， 通 常 取 0.05 或0.10 。这里取 α=0.2 • 当 P ＞ 0.2 时，接 受零假设，即假 设内容成立。当 P ＜ 0.2 时，拒绝 零假设