5-微阵列
实战RAID5 手把手教你组磁盘阵列5
随着PC硬件的不断发展，以前多见于服务器等高端应用的RAID5技术也出现在PC机上。
许多玩家开始接触到这种提升速同时也能确保数据安全性的良好的解决方案。
RAID 5 模式的入门知识RAID 5 是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案。
它既能实现RAID 0的高速存储读取功能也能够实现RAID 1的数据恢复功能，可以说是RAID 0和RAID 1的折衷方案。
RAID 5为系统提供数据安全保障，但保障程度要比磁盘镜像低而磁盘空间利用率要比磁盘镜像高。
同时RAID 5还具有和RAID 0相近似的数据读取速度，只是多了一个奇偶校验信息，而且存储成本相对较低。
RAID 5至少需要三块硬盘才能实现阵列，在阵列当中有三块硬盘时，RAID控制器将会把需要存储的数据按用户定义的分割大小把文件分成碎片再分别存储到其中的两块硬盘上，此时另一块硬盘不接收文件碎片，只用来存储其它两块硬盘的校验信息，这个校验信息是通过RAID控制器上的单独的芯片运算产生的，而且可以通过这个校验信息来恢复存储在两块硬盘上的数据。
另外，这三块硬盘的任务也是随机的，也就是说在这次存储当中可能是1号硬盘和2好硬盘用来存储分割后的文件碎片，那么在下次存储的时候可能就是2号硬盘和3号硬盘来完成这个任务了。
可以说，在每次存储操作当中，每块硬盘的任务是不一样的，不过，不管任务怎么随机分配也是两块硬盘用来存储数据信息，另一块硬盘用来存储校验信息。
RAID 5可以利用三块硬盘同时实现RAID 0的加速功能也实现RAID 1的数据备份功能，并且当其中的一块硬盘损坏之后，加入一块新的硬盘也可以实现数据的还原。
RAID 5模式并不是完全没有缺点，如果阵列当中某块硬盘上的信息发生了改变的话，那么就需要重新计算文件分割碎片，并且，校验信息也需要重新计算，这时，三个硬盘都需要重新调用那么整个系统性能将会降下来。
如果要做RAID 5阵列的话，最好使用相同容量相同速度的硬盘，RAID 5模式的有效容量是阵列中容量最小的硬盘容量乘上阵列中硬盘数减一后的数目，这是因为其中有一块硬盘用来存放校验信息。
组织微阵列技术
组织微阵列技术组织微阵列技术是一种高通量的基因表达分析方法，它可以同时检测成千上万个基因的表达情况。
本文将从以下几个方面详细介绍组织微阵列技术的原理、流程、数据分析及应用。
一、原理组织微阵列技术是基于DNA杂交原理的。
首先，将RNA提取出来，然后将其转录成cDNA，并标记上荧光染料。
接着，在芯片上固定一系列有代表性的DNA探针，并将标记好的cDNA与之杂交。
最后，通过检测荧光信号来确定每个探针对应基因的表达水平。
二、流程1. RNA提取：从样品中提取总RNA，并进行质量和纯度检测；2. cDNA合成和标记：使用反转录酶将RNA转录成cDNA，并使用荧光染料标记；3. 杂交：将标记好的cDNA与芯片上的探针进行杂交；4. 荧光信号检测：通过扫描仪检测芯片上每个探针对应位置的荧光信号；5. 数据处理和分析：对原始数据进行预处理、归一化和差异分析等，得到差异表达基因列表。
三、数据分析数据分析是组织微阵列技术中至关重要的一环。
主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：对原始数据进行背景校正、去噪声和标准化等处理，以提高数据质量；2. 差异分析：通过比较不同组别的样品之间的基因表达水平，筛选出差异表达基因；3. 生物信息学分析：对差异表达基因进行生物信息学分析，如GO富集分析、KEGG通路分析等，以进一步了解其功能和调控网络；4. 数据可视化：将结果可视化展示并呈现出来，如热图、散点图、折线图等。
四、应用组织微阵列技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型应用：1. 基因表达谱研究：通过比较不同组别的样品之间的基因表达水平，了解某个生物过程或疾病发生机制；2. 药物筛选：通过检测药物对基因表达谱的影响，筛选出有潜力的药物靶点或药物组合；3. 个性化医疗：通过检测患者基因表达谱的差异，为患者提供个性化的治疗方案；4. 农业生物技术：通过检测作物基因表达谱的变化，筛选出具有优良性状的品种或杂交组合。
总之，组织微阵列技术是一种高通量、高灵敏度、高精度的基因表达分析方法，已经在许多领域得到了广泛应用。
微阵列技术在癌症诊断和治疗中的应用
微阵列技术在癌症诊断和治疗中的应用微阵列技术，在医学领域中，是一项非常重要的技术。
它可以帮助医生对患者的疾病进行快速的诊断和治疗。
而在癌症的诊断和治疗方面，微阵列技术更是发挥了重要的作用。
一、微阵列技术简介微阵列技术（microarray technology）是一种生物信息学技术，也被称为芯片技术（chip technology）。
它可以同时检测和分析DNA、RNA和蛋白质等生物分子。
微阵列技术通过将不同种类的DNA、RNA片段等固定在微型芯片上，通过激光扫描系统将信号拍摄下来，以此分析生物样品中不同基因表达水平的差异，从而研究基因的调控及其在细胞生理和病理过程中的作用，以期找到疾病的相关基因和分子标志物。
二、微阵列技术在癌症诊断中的应用癌症是目前全球范围内最主要的致死疾病之一。
微阵列技术在癌症诊断中的应用主要是通过对肿瘤基因的检测，来对癌症进行早期诊断和预测患病的风险。
1.早期癌症诊断微阵列技术可以检测出某些特定的癌症相关基因的表达情况，从而对早期癌症进行精确诊断。
例如，乳腺癌早期诊断中，通过微阵列技术检测HE4基因和MUC1基因的表达情况来诊断乳腺癌的早期。
因为这两个基因在乳腺癌组织中的表达水平比正常组织中高得多。
2.预测癌症患者的风险除了早期诊断外，微阵列技术还可以通过检测癌症相关基因的表达水平来预测患者某种癌症的风险。
例如，通过检测结肠癌患者的表观遗传学标记，确定癌症的基因调控机制，从而为癌症早期筛查和风险评估提供一定的依据。
三、微阵列技术在癌症治疗中的应用微阵列技术不仅可以帮助提高癌症的诊断准确性，同时还可以通过对肿瘤基因的检测，来帮助医生选择有效的治疗方案。
1.确定个体化治疗方案由于每个人的基因组和癌细胞类型都不同，微阵列技术可以通过对患者的个体化基因谱的检测，来确定个体化治疗方案。
例如，目前很多胃癌患者都选择了帕妥珠单抗酰胺的治疗方法，这种治疗方法是针对CDH17这个特定基因进行针对性的治疗。
DNA重亚硫酸盐转化
> 85% 平 均 ： 200-2000 bp 峰值 800 bp 离心管
> 85% 平 均 ： 200-2000 bp 峰值 800 bp 离心管
图 1 重亚硫酸盐处理后胞嘧啶（cytosine）转化为尿嘧啶（uracil）
图 2 重亚硫酸盐处理将胞嘧啶（C）转化为尿嘧啶（U） ，5-甲基胞嘧啶（5-mC）保持不变； 再经 PCR 扩增，U 转换为胸腺嘧啶（T） ，而 5-mC 重新恢复为 C，以此可将基因中的 C 与 5-mC 区别开。
产品名称
货号 研发代码 用途
DNA 产品关键词 Illumina 工 作流程兼容 最稳定可靠 重亚硫酸盐 测序、 NGS 和 各种 MSP 的 理想选择 DNA 50 pg < 2 hours 8-20 μl 99.9% √ Illumina 工 作流程兼容 热循环变性 液体重亚硫 酸盐转化试 剂 DNA 100 pg 1 hour 8-20 μl 99.9% √ 反应快速 real-time MSP 的理想 选择 测序最佳选 择 DNA 200 pg 30 minutes 10-20 μl 99.9% √ 省 略 了 DNA 分 离 的步骤 DNA 含量 低样品的理 想选择 细胞、 组织、 血液 100 个细胞， 1 μl 血液 < 3 hours 8-20 μl 99.9% √ Illumina 工作 流程兼容 流线型高通 量分析 专为大量样 品或者自动转 化设计 DNA < 10 ng < 1 hour 20 minutes 20 μl 99.9% √
起始材料 最低 DNA 用 量 转化所需总 时间 洗脱体积 转化效率 脱磺酸基作 用/清除 回收率 转化后 DNA 片段尺寸 储存管
> 75% 平 均 ： 200-2000 bp 峰值 800 bp 离心管
DNA甲基化研究方向：甲基化DNA免疫沉淀
DNA甲基化研究方向：甲基化DNA免疫沉淀DNA甲基化的研究不仅仅局限于定量的检测。
那么还有哪些研究方向呢？一、DNA甲基化修饰相关DNA甲基化修饰研究手段——DNA亚硫酸盐转化，使用亚硫酸氢钠将胞嘧啶转化为尿嘧啶，而5-甲基胞嘧啶（5-mC）保持完整。
即未甲基化的胞嘧啶残基被脱氨成尿嘧啶，甲基化的胞嘧啶（5-mC）残基不受影响，这使PCR扩增可将尿嘧啶视为胸腺嘧啶，将5-mC或5-hmC 识别为胞嘧啶。
这样便能够区分甲基化和未甲基化的胞嘧啶残基，从而提供有关DNA甲基化区域的单核苷酸分辨率信息。
要成功地进行DNA甲基化研究，必须进行完全转化，并减少通常由于严酷的化学反应而导致的DNA降解量。
基于亚硫酸氢盐和亚硫酸氢钠的方法是用于研究DNA甲基化并帮助制备基因组DNA进行基因特异性DNA甲基化分析的常用方法。
亚硫酸氢盐转化后通常是下游应用，在基因特异性基础上分析DNA甲基化的流行下游方法包括亚硫酸氢盐测序，甲基化特异性PCR（MS-PCR）和基于甲基化的微阵列。
整个转换过程中，高质量的DNA是至关重要的，因为转换过程中的酸性物质会破坏DNA。
而对于大规模亚硝酸氢盐转化实验，高通量选择对于节省时间和降低成本至关重要。
二、甲基化DNA PCR & NGS 分析试剂盒DNA经过修饰后适用于下游分析：如亚硫酸氢盐测序、甲基化特异性PCR（MS-PCR）和基于甲基化的微阵列。
是不是认为找产品太麻烦了？不麻烦，甲基化DNA PCR & NGS 分析试剂盒也可以助力实验研究。
三、甲基化DNA免疫沉淀甲基化DNA免疫沉淀（meDIP）是一种基于抗体的大规模技术，用于富集和捕获甲基化DNA 片段，可用于在基因组范围内进行基因特异性DNA甲基化研究。
遵循meDIP方法，可以使用多种下游应用程序分析DNA甲基化，包括meDIP-PCR，meDIP-ChIP和meDIP测序。
甲基化DNA免疫沉淀（meDIP）是一种基于抗体的大规模技术，用于富集和捕获甲基化DNA 片段，可用于在基因组范围内进行基因特异性DNA甲基化研究。
胎儿性染色体异常的产前诊断指征与妊娠结局相关分析
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表 2 151例不同类型的胎儿 SCA及妊娠结局分析[（%）]
SCA类型
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14
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进行比对分析!对结果进行解读" 2 结果 !;$ 胎儿 @AB 与产前诊断指征的分析 在 $C$ 例 性染色体异常胎儿中 #! 例为双胎$!?DEF @AB 是 最常见的产前诊断指征!在胎儿 @AB 中!最常见的 @AB 为 %G!HHI!见表 >% !;! 胎 儿 @AB 的 妊 娠 结 局 分 析 在 胎 儿 @AB 中 ! %G!HII 最 容 易 被 家 庭 接 受 !%C!HJ 及 %K!HHHH 接受率最低" 在嵌合体中!嵌合比例越低越容易被 家庭接受!见表 !" 3 讨论
关键词 性染色体异常产前诊断指征妊娠结局 中图分类号：^E>%;J 文献标识码：D 文章编号：>&E%Q>>!V_!<!#`<&Q<EVNQ<% ><;#V&VL>&E%Q>>!V;!<!#;<&;<##
微阵列芯片
微阵列芯片微阵列芯片是一种基于集成电路技术的微电子器件，它具有高集成度、高性能和低功耗的特点。
该芯片通过将大量的微电子元件、逻辑门和存储单元集成在一片硅片上，形成一个特定的电路结构，用于完成特定的计算或数据处理任务。
微阵列芯片具有非常广泛的应用领域，包括人工智能、物联网、无线通信、图像处理等。
它能够在很小的空间内实现非常复杂的功能，可以大大提高设备的智能化和多功能化。
微阵列芯片的核心技术包括集成电路设计、封装和测试等。
在集成电路设计方面，设计者需要将复杂的逻辑电路和控制电路设计成一个功能完整的电路模块，并通过优化布局、减少功耗和提高性能等手段，提高芯片的集成度和运行速度。
在封装方面，需要将芯片和其他元件（如外部电感器、射频滤波器等）进行封装，形成一个完整的电子系统。
在测试方面，需要对芯片进行可靠性和性能测试，确保芯片的正常运行和质量。
微阵列芯片的优势主要体现在以下几个方面：首先，微阵列芯片具有高集成度。
由于采用了集成电路技术，微阵列芯片能够将大量的功能和逻辑电路集成在一片硅片上，实现高度的集成度。
这使得设备可以在很小的体积内实现复杂的功能，方便携带和使用。
其次，微阵列芯片具有高性能。
由于集成度高，微阵列芯片的电路长度短，信号传输速度快，能够在短时间内完成复杂的计算和处理任务。
这使得设备的响应速度快，能够更好地满足用户的需求。
再次，微阵列芯片具有低功耗。
由于采用了集成电路技术，微阵列芯片的电路结构紧密，功耗低。
这使得设备在使用中能够节约能源，延长电池寿命，提高使用效率。
最后，微阵列芯片具有较低的成本。
由于采用了集成电路技术，微阵列芯片的生产成本相对较低，而且通过大规模生产可以进一步降低成本。
这使得微阵列芯片的价格相对较低，可以为用户提供更为经济实惠的选择。
微阵列芯片的发展前景非常广阔。
随着人工智能、物联网、无线通信等技术的不断发展，对芯片性能和功能的要求也越来越高。
而微阵列芯片具有高集成度、高性能和低功耗的特点，能够很好地满足这些需求。
名词解释
DNA甲基化的主要形式5-甲基胞嘧啶,N6-甲基腺嘌呤和7-甲基鸟嘌呤.在真核生物中,5-甲基胞嘧啶主要出现在CpG和CpXpG中,原核生物中CCA/TGG和GATC也常被甲基化.真核生物细胞内存在两种甲基化酶活性:一种被称为日常型(mainte-nance)甲基转移酶,另一种是从头合成(denovo synthesis)甲基转移酶.前者主要在甲基化母链(模板链)指导下使处于半甲基化的DNA双链分子上与甲基胞嘧啶相对应的胞嘧啶甲基化.日常型甲基转移酶常常与DNA内切酶活性相耦联,有3种类型.II类酶活性包括内切酶和甲基化酶两种成分,而I类和III 类都是双功能酶,既能将半甲基化DNA甲基化,又能降解外源无甲基化DNA.由于甲基化胞嘧啶极易在进化中丢失,所以,高等真核生物中CG序列远远低于其理论值.哺乳类基因组中约存在4万个CG islands,大多位于转录单元的5'区.没有甲基化的胞嘧啶发生脱氨基作用,就可能被氧化成为U,被DNA修复系统所识别和切除,恢复成C.已经甲基化的胞嘧啶发生脱氨基作用, 它就变为T, 无法被区分.因此, CpG序列极易丢失.结构基因含有很多CPG 结构, 2CPG 和2GPC中两个胞嘧啶的5 位碳原子通常被甲基化, 且两个甲基集团在DNA 双链大沟中呈特定三维结构。
基因组中60%～90% 的CPG 都被甲基化, 未甲基化的CPG 成簇地组成CPG 岛, 位于结构基因启动子的核心序列和转录起始点。
有实验证明超甲基化阻遏转录的进行。
DNA 甲基化可引起基因组中相应区域染色质结构变化, 使DNA 失去核酶ö限制性内切酶的切割位点, 以及DNA 酶的敏感位点, 使染色质高度螺旋化, 凝缩成团, 失去转录活性。
5 位C 甲基化的胞嘧啶脱氨基生成胸腺嘧啶, 由此可能导致基因置换突变, 发生碱基错配: T2G, 如果在细胞分裂过程中不被纠正,就会诱发遗传病或癌症, 而且, 生物体甲基化的方式是稳定的, 可遗传的。
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生物信息讲义
基因表达
基因通过表达控制着特定的蛋白质组成（如血红 蛋白）。所有的体细胞都含有同样的基因，但在 细胞逐步分化后，往往有些基因表达，有些不表 达，或仅在胚胎期或病理情况下表达。
生物信息讲义
基本知识
基因表达 基因表达数据 基因表达数据分析
基本信息分析 调控信息分析
生物信息讲义
基因表达数据
生物信息讲义
4、数据库技术及数据挖掘 、
数据库技术 数据仓库 虚拟数据库技术（ 虚拟数据库技术（Virtual Database，简称 VDB） ， ） 数据挖掘（ 数据挖掘（data mining） ） 又称作数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database)，它是从数据库或数据仓库中发现并提取隐 ， 藏在其中的信息的一种新技术，它能自动分析数据， 藏在其中的信息的一种新技术，它能自动分析数据， 对它们进行归纳性推理和联想， 对它们进行归纳性推理和联想，寻找数据间内在的某 些关联，从中发掘出潜在的、 些关联，从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为 起着十分重要作用的模式 数据挖掘过程一般分为4个基本步骤 数据选择、 个基本步骤： 数据挖掘过程一般分为 个基本步骤：数据选择、数据 转换、 转换、数据挖掘和结果分析
三个碱基编码一个密码子，一个密码子对应一种氨基 酸。20种氨基酸是构成蛋白质的基本单位。
生物信息讲义
基因白质合成的全过程。 基因表达的最终产物是蛋白。人之所以能生长发育、健 康生活，正是靠多少万个基因在表达它各自的蛋白。人 没有血红蛋白，就不能生存，所以，血红蛋白的基因( 珠蛋白基因)先天出了毛病，就成为遗传病。现在知道 ，恶性肿瘤、高血压、糖尿病以至老年痴呆都是基因发 生了故障，但是，有多少个基因以及是那一种基因出了 故障还不清楚。
生物信息讲义
1、数学统计方法 、
生物活动常常以大量、重复的形式出现， 生物活动常常以大量、重复的形式出现，既受到内在因 素的制约，又受到外界环境的随机干扰。 素的制约，又受到外界环境的随机干扰。因此概率论和 数学统计是现代生物学研究中一种常用的分析方法 数据统计、因素分析、 数据统计、因素分析、多元回归分析是生物学研究必备 的工具 隐马尔科夫模型（ 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）在序列分析 ） 方面有着重要的应用。与隐马尔科夫模型相关的技术是 方面有着重要的应用。 马尔科夫链（ 马尔科夫链（Markov Chain） ）
基因表达数据
应用 • 比较正常不同组织细胞中基因的表达模式 • 研究正常组织与病理组织基因表达差异 只在肾脏中表达的 基因就不大可能与 精神分裂症有关。 • 研究药物处理细胞后基因表达变化 一些药物的靶点是 在整个身体中分布 • …
广泛的蛋白质，这 类药物的副作用往 往比较大。
生物信息讲义
基本知识
生物信息讲义
领域专家
用 户
AI专家
使 用 界 面 知识库 推理机
知识获取
解释机构
知识库
数据库
专家系统的基本结构
生物信息讲义
7、分子模型化技术 、
分子模型化（ 分子模型化（Molecular modeling）是利用计算机模拟分 ） 子结构、 子结构、研究分子之间相互作用的一种技术 分子模型化是进行分子设计的基础。分子图形学（ 分子模型化是进行分子设计的基础。分子图形学（ Molecular Graphics）是进行分子模型化的一项重要技术 ） 正是由于分子图形学和其它计算化学方法（ ，正是由于分子图形学和其它计算化学方法（如分子力 分子动力学）的相互结合， 学、分子动力学）的相互结合，才使得分子模型化方法 取得成功
。
模式识别 模式识别是机器学习的一个主要任务。 模式识别是机器学习的一个主要任务。模式是对感 兴趣客体定量的或者结构的描述， 兴趣客体定量的或者结构的描述，而模式识别就是 利用计算机对客体进行鉴别， 利用计算机对客体进行鉴别，将相同或者相似的客 体归入同种类别中 模式识别主要有两种方法:
• 根据对象的统计特征进行识别， 根据对象的统计特征进行识别， • 根据对象的结构特征进行识别
美国加州Affymetrix公司 oligonucleotide microarray Standford cDNA
生物信息讲义
基因表达数据
基因芯片
生物信息讲义
生物信息讲义
基因表达数据
基因芯片的原理:杂交原理(Hybridization Hybridization) Hybridization
生物信息讲义
2、动态规划方法 、
动态规划（ 动态规划（Dynamic Programming）是一种解 ） 决多阶段决策过程的最优化方法或复杂空间的 优化搜索方法 动态规划解决问题的基本过程是： 动态规划解决问题的基本过程是：将一个问题 的全局解分解为局部解， 的全局解分解为局部解，逆序递推求出局部最 优解，随着执行过程的推进， 局部” 优解，随着执行过程的推进，“局部”逐渐接 全局” 近“全局”，最终获得全局最优解
生物信息讲义
生物信息讲义
8、量子力学和分子力学计算 、
量子力学主要研究原子、分子、凝聚态物质、 量子力学主要研究原子、分子、凝聚态物质、以及原子 核和基本粒子的结构、性质的基础理论， 核和基本粒子的结构、性质的基础理论，在化学等有关 学科中得到了广泛的应用 分子力学（ 分子力学（Molecular Mechanics）方法是一种非量子力 ） 学的计算分子结构、能量与性质的方法， 学的计算分子结构、能量与性质的方法，该方法应用经 验势能函数，即经验力场方法模拟分子的结构， 验势能函数，即经验力场方法模拟分子的结构，计算分 子的性质 在进行分子结构分析、构象优化、 在进行分子结构分析、构象优化、分子间相互作用研究 及分子模拟时需要应用量子力学或分子力学
基因表达数据：通过对基因表达的实验研究，得 到的相关数。 示例： 酵母菌中部分基因的表达矩阵
生物信息讲义
基因表达数据
酵母菌中部分基因的表达矩阵
生物信息讲义
基因表达数据
目前流行的获取基因表达数据的方法生物芯片 生物芯片（Biochips） 包括DNA芯片(有时也被 称为基因芯片、或微阵列(Microarray))、组织芯片 、蛋白质芯片和细胞芯片 。
基因表达 基因表达数据 基因表达数据分析
基本信息分析 调控信息分析
生物信息讲义
基因表达数据分析−基本信息
常用的方法与技术
1、数学统计方法 数学统计方法 2、动态规划方法 3、机器学习与模式识别技术 数据库技术及数据挖掘(详细介绍) 4、数据库技术及数据挖掘(详细介绍) 5、人工神经网络技术 6、专家系统 7、分子模型化技术 8、量子力学和分子力学计算 9、生物分子的计算机模拟 10、因特网（Internet） 10、因特网（Internet）技术
A B C D
mRNA -> labeled cDNA
C’ A’ D’ B’
The DNAs attached to the support are defined as probes, while the labeled DNAs are defined as targets.
Co-hybridize
生物信息讲义
如正常组织与肿瘤 组织，不同发育阶 段组织，或用药之 前与用药之后组织 等，其中一种称为 实验样本 experimental 光强度(Cy5和Cy3)，其比值 的探针序列进行杂 samples，另外一 (Cy5/Cy3)称为该基因在实验样 种称为参考样本 交 最终获得基因表达矩阵(以 本中的表达水平。可以对上述比 reference sample 字母G=[gij]mxn表示，其中m 值进行以2为底的对数变换即以 表示基因个数，n表示实验 Log2(Cy5/Cy3)表示该基因的表 样本个数。这就是所谓的基 达水平。 因表达谱，是进一步进行生 物信息学处理的基础，其数 据质量直接影响后续的分析 结果。
Targets
生物信息讲义
From Southern et al (1999)
生物信息讲义
基因表达数据
通过DNA芯片获取基因表达数据 • 首先选取来自不同状态的样本 • 染色、杂交 • 洗脱 实验样本和参考样 • 扫描、分析 本RNA分别用不同 的红、绿荧光染料 去染色，并将它们 • 获得结果 获得微阵列上每个点的红、绿荧 混合，与微阵列上
生物信息讲义
5、人工神经网络技术 、
人工神经网络（ 简称ANN）是 人工神经网络（Artificial Neural Network, 简称 ） 通过模拟神经元的特性以及脑的大规模并行结构、 通过模拟神经元的特性以及脑的大规模并行结构、信息 的分布式和并行处理等机制建立的一种数学模型 在生物信息学中，使用得最多的是反向传播神经网络 反向传播神经网络（ 在生物信息学中，使用得最多的是反向传播神经网络（ Back Propagation Neural Network，简称 网）。 网 ，简称BP网）。BP网 被认为是稳定性和鲁棒性较强的人工神经网络之一， 被认为是稳定性和鲁棒性较强的人工神经网络之一，而 且属于有监督学习的网络模型。标准的BP网由三层神经 且属于有监督学习的网络模型。标准的 网由三层神经 元组成：输入层、 元组成：输入层、隐藏层和输出层
A simple gene array 基因表达数据D E A B C
1 2 3 4 5
A2=“Protein kinase A” D2=“Glutamate receptor NMDAR” E1= “Actin cDNA”
……………
生物信息讲义
A magnification view of a robot printing
生物信息讲义
3、机器学习与模式识别技术 、
机器学习 机器学习是模拟人类的学习过程，以计算机为工具 机器学习是模拟人类的学习过程， 获取知识、 获取知识、积累经验