精品课件-生物信息学中的数据挖掘
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生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
因组数据。
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
核酸序列数据库 GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息 其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
《生物信息学》课件
生物信息学的重要性
解释生物信息学在生物科学 研究、药物开发和医学诊断 中的重要作用。
生物信息学的发展历程
1
计算机技术的进步
描述计算机技术的不断发展为生物信息学提供了强大的工具和平台。
2
基因测序技术的突破
介绍基因测序技术的革命性进步，推动了生物信息学的发展。
3
开放数据共享
解释开放数据共享促进了生物信息学研究的合作和创新。
生物信息学的基本原理
1 序列比对
2 基因功能注释
3 数据挖掘和机器学习
阐述序列比对在生物信息 学中的核心作用，用于识 别相似的DNA、RNA和蛋 白质序列。
描述基因功能注释的流程， 用于理解基因的功能和作 用。
介绍数据挖掘和机器学习 在生物信息学中的应用， 用于发现生物学模式和预 测结构。
生物信息学的未来发展趋势
技术革新
预测未来生物信息学将受益于技 术的不断革新，如人工智能、大 数据和基因编辑。
研究领域拓展
探索生物信息学在新兴领域，如 单细胞测序和微生物组学中的应 用潜力。
多学科融合
强调生物信息学将与其他学科， 如人类基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ组学和系统生物学， 进行深入交叉。
《生物信息学》PPT课件
欢迎来到《生物信息学》PPT课件。本课程将带您了解生物信息学的定义、应 用、发展历程、基本原理和未来发展趋势。
导入生物信息学
什么是生物信息学
介绍生物信息学是一门跨学 科领域，结合了生物学和计 算机科学的知识，用于解析 和研究生物信息。
生物信息学的应用领域
探索生物信息学在基因组学、 蛋白质组学、转录组学等领 域的广泛应用。
生物信息学中的数据挖掘
蛋白质组数据挖掘
总结词
蛋白质组数据挖掘是通过对蛋白质的表达、修饰和相互作用等方面的分析，揭示蛋白质的功能和作用 机制。
详细描述
蛋白质组数据挖掘涉及的技术包括蛋白质表达谱分析、蛋白质相互作用分析、蛋白质修饰分析等。这 些技术可以帮助研究人员了解蛋白质的功能和作用机制，进而为药物研发和疾病治疗提供新的思路。
关联规则挖掘
总结词
关联规则挖掘是一种在大型数据集中发现有趣关系的方法， 这些关系通常以规则的形式表示，形如“如果A，则B”。
详细描述
在生物信息学中，关联规则挖掘常用于发现基因之间的 相互作用关系，如基因共表达分析。通过挖掘基因表达 谱数据中的关联规则，可以揭示基因之间的潜在调控关 系。
决策树与随机森林
临床数据挖掘
总结词
临床数据挖掘是从临床数据中提取有用信息的过程，通过对病历、诊断、治疗等方面的 分析，提高医疗质量和效率。
详细描述
临床数据挖掘涉及的技术包括数据挖掘算法、自然语言处理、医学图像分析等。这些技 术可以帮助医疗机构优பைடு நூலகம்治疗方案、预测疾病发展趋势、提高诊断准确性和治疗效果。
药物研发中的数据挖掘
详细描述
在生物信息学中，支持向量机可用于基因表 达谱数据的分类问题，例如识别与疾病相关 的基因或对样本进行分类。支持向量机具有 较好的泛化能力，能够处理高维特征和大规
模数据集。
深度学习在生物信息学中的应用
总结词
深度学习是一种复杂的机器学习方法，通过构建具有 多个隐藏层的神经网络来学习数据的内在规律和特征 。
现状
目前，生物信息学已经渗透到生命科学的各个领域，成为现代生物学 和医学研究不可或缺的工具。
生物信息学的研究领域
基因组学
生物信息学中的数据挖掘与分析方法研究
生物信息学中的数据挖掘与分析方法研究引言：随着生物学和计算机科学的迅猛发展，生物信息学已经成为一个独立的学科领域。
生物信息学旨在通过利用计算机科学的方法来解析和理解生物学数据，从而推动生物学的研究。
在生物信息学的研究领域中，数据挖掘与分析方法被广泛应用于生物信息的处理和生物学知识的发现。
本文将介绍生物信息学中常用的数据挖掘与分析方法以及它们的应用。
一、生物信息学中的数据挖掘方法1. 序列分析：序列分析是生物信息学中一个重要的数据挖掘方法。
在基因组学的研究中，序列分析被用来识别基因、寻找编码区域、解析基因调控元件等。
常见的序列分析方法包括序列比对、序列分类和序列比较等。
2. 数据聚类：数据聚类是生物信息学中常用的一种数据挖掘方法，它用于将相似的样本归为一类，以便进行更深入的研究。
在基因表达谱的分析中，数据聚类被广泛应用于识别基因表达的模式和鉴定与生物学特征相关联的基因集。
3. 异常检测：在生物信息学中，异常检测是识别与正常生物状态不一致的样本或信号的一种方法。
在基因组学中，异常检测用于鉴定基因组异常，如染色体缺失、复制数变异等。
异常检测方法包括统计学方法、机器学习方法和聚类分析等。
4. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间关联关系的一种方法。
在生物信息学中，关联规则挖掘被用于寻找基因之间的相互作用关系，从而揭示生物学系统的复杂性。
二、生物信息学中的数据分析方法1. 基因表达谱分析：基因表达谱分析是研究基因组中表达的基因在不同组织、发育阶段和环境条件下的变化规律的一种方法。
基因表达谱分析可以帮助我们理解基因调控网络和功能基因的发现。
2. 蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列推断蛋白质的三维结构的过程。
蛋白质结构预测可以为药物设计、疾病治疗等提供重要的理论依据。
3. 基因组注释：基因组注释是将DNA序列与基因和蛋白质功能相联系的过程。
基因组注释可以帮助我们理解基因的功能，预测基因的调控元件以及研究基因组的进化。
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
生物信息学领域中的数据挖掘与分析
生物信息学领域中的数据挖掘与分析第一章引言生物信息学是一门新兴的学科，它将生物学、计算机科学和统计学等学科相结合，旨在应用计算机技术来处理、存储和分析大量的生物学数据，以发现生命科学中的新现象和规律。
在生物信息学中，数据挖掘与分析技术非常重要，它可以帮助研究人员从复杂、庞大的生物信息数据集中提取有用的信息，为生命科学的研究提供重要支持。
本文将重点介绍生物信息学领域中的数据挖掘和分析技术。
第二章生物信息学中的数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中发现隐藏信息的一种技术，它可以帮助生物学家从复杂的生物信息数据中提取出有用的模式和关系。
在生物信息学中，数据挖掘技术主要包括聚类、分类、预测和关联规则等方法。
1. 聚类聚类是将相似的对象组合在一起的一种方法，它可以将不同类型的生物数据进行分类。
在生物信息学中，聚类可以用来将基因、蛋白质和代谢物按照相似性进行分类。
2. 分类分类是将具有相似特征的对象分为同一类别的一种方法，它可以帮助生物学家预测蛋白质功能或分类基因表达谱。
分类算法有许多种，包括支持向量机、神经网络和决策树等。
3. 预测预测是使用已知的数据来推断未知数据的一种方法，它可以帮助生物学家预测基因表达谱、蛋白质结构和代谢物代谢路线等。
预测算法有许多种，包括回归模型、人工神经网络和随机森林等。
4. 关联规则关联规则是一种用来发现数据项之间有关联性的方法。
在生物信息学中，关联规则可以用来研究基因或蛋白质之间的相互作用关系。
第三章生物信息学中的数据分析技术数据分析是将数据转换成有意义信息的一种过程，它可以帮助生物学家理解和解释生物信息数据。
在生物信息学中，数据分析技术主要包括基因表达分析、蛋白质结构分析和代谢物分析等方法。
1. 基因表达分析基因表达分析是研究基因在不同条件下的表达量变化的一种方法，它可以帮助生物学家研究基因调控机制和生物过程的调控网络。
常用的基因表达分析方法包括差异分析、聚类分析和功能注释等。
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
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别器 可以构造简单的分类器，满足简单性与分
类精确性
一个新算法
用无监督聚类得到表达模式空间的层次结 构
用有监督方法发现与聚类结构相关的最佳 阈值
发现调控因素 从聚类中发现基因功能 原理：
识别推定的调控信号方法
1 基于选定的度量聚类基因 2 在聚类的基因中提取推定的激发序列 3 在过表达的聚类中发现序列模式 4 用统计显著性标准评价发现的模式的质
聚类算法评价的历史方法
外部标准分析
将聚类结果与已知的“金”标准比较
内部标准分析
用给定数据集内的信息评价
问题描述
n个基因，m个实验 共调控基因的表达水平相似 比较聚类算法A与算法B的结果
方法
用m-1个实验聚类 用剩余的1个实验评估算法的预测能力 同一聚类的基因在此实验中表达是否相似 优良指数FOM（figure of menz）
传统方法：用生物学知识可视化 地评价（2）
将计算作用于模拟数据集
结果可视化
左图：原数据聚集结果 右图：模拟数据聚集结果
之前无系统的数据驱动的方法定量地评估
提出一种定量的数据驱动的方法评估与比 较不同聚类算法的算法
相似矩阵
预聚类 将两个基因表达原始序列归约为一个值： 对相似数
作者提出的算法
不预先假设任何基因的信息 用FOM评估 可用于任意聚类算法与相似矩阵
实验用算法
CAST、重复算法、K-means 随机聚类算法
FO 2(e,kM )1 n i k1x ci(R (x,e)ci(e)2)
基因表达分析举例
1.发现某些基因的表达与某癌症相关 2.探索哪些情况影响这些基因的表达 探索哪些基因有相似的表达模式 3.调查哪些化合物（潜在的药物）能降低
这些基因的表达
基因表达矩阵分析
不同基因的表达模式比较：行比较 不同情形的表达模式比较：列比较 以上两种结合（前提：数据规范化）
三个聚类算法：平均连接层次聚类、 CAST、自组织图
三个公共数据库
传统方法：用生物学知识可视化 地评价（1）
构建模拟数据集D(i,j)
αi:基因I的平均表达水平 βj：每个情形（实验）j的平均表达水平 态di分j：布用αi + βj为均值，1为参数的标准正
所以模拟数据集无本质的模式。
关
相似性（距离）的度量
无如何选择最佳距离度量的理论 最合适距离度量方法不一定存在 选择依赖于具体问题 已知的共调控基因标准集和基因调控网络
模型可能有助于发现潜在的相似性度量
矩阵分析
无监督方法：聚集 有监督方法：构造分类器
有其他信息，如功能分类，作为行或 列标签
无监督分析：聚集
双路（two-way)聚类-基于分片 的聚类
行聚类与列聚类结合
哪些基因在列聚类中做重要
如：6500个基因，40肿瘤，20正常组织
有监督分析：构造分类器
线性识别 决策树 支持向量机（SVM） 邻居分析
有监督分析-优化
属性（基因）多于对象（情形） 不限制分类器的复杂度也可找到优良的识
生物信息学中的数据挖掘
后基因组时代的研究方向
基因组怎样产生功能的 主要问题： 不同基因，不同细胞过程中的功能
基因调控方式 基因与基因产物的互作用方式 以上2种网络
基因表达水平在不同细胞类型和状态下的 不同
基因芯片
建立基因表达模式：基因表达矩阵
基因为行 情形为列
(e)
ci
：聚类Ci 的基因在情形e的平均表达
续
m个情形轮流作为校验情形 总FOM越小越好
m1
FOeoM (kk)FO(eM ,k) e0
由上图可知：B方法优于A方法 聚类质量与聚类数有关 对给定数据集预先不能确定最佳聚类数
小结
本质为评价分类器的精确度 并假设对象的标签 轮流隐藏每个对象的标签 用分类器统计对象的标签
比较-发现相似或不同
行比较：
两行相似意味两基因共调控或功能相关
列比较：
哪些基因的表达变化了
相似性（距离）的度量
将对象（行或列）作为n维空间的点或n维 向量
计算点间距离 欧几里德距离：结果明显但非最佳 将n维向量作为随机变量用相关系数计算
（ 与n维向量间的角度有关） 将n维向量长度规范化为1，则以上两种相
发展方向
分析方法大量涌现 可靠的相似表达分析方法 度量方法的研究 聚类结果的评价方法 系统化分析基因的方法 逐基因分析方法被网络式分析取代 结合生物知识深入分析
பைடு நூலகம்
基因表达数据聚类分析算法的评价
系统、定量地评估聚类算法的结果
方法
将某个聚类算法作用于各实验数据中，保 留一种情况，用于评价算法预测能力
用相似性分组 可看作维规约 层次聚集、k-means、自组织图 桶方法 专用方法：如在图中发现近似系的方法
聚集结果中一个聚集的可视化表示
例
K-means方法：3000基因15个时间点， 聚为30 类
层次聚类：8600基因80次实验，10个类
选择有趣的基因
比较两个或多个情形，得到表达变化的基 因
FOM
情形0,1,…,(e-1),(e+1),…,(m-1)被用于聚类
情形e用于评估
产生K个聚类C1，C2，…，CK
聚类大小为S1，S2，…，SK
k
si n
i 1
R(i，j)表示基因i在情形j的表达
FOM(e，k)：e情形验证K个聚类的FOM
FO (e ,k )M 1 n ik 1 x c i(R (x ,e )c i(e )2
量
计算分析的步骤
Step 1 聚类表达数据 Step 2 发现序列模式 Step 3 发现显著性阈值，其中会重复Step 2 Step 4 模式选择 Step 5 模式分组 Step 6 评价发现的模式
结论
基因表达分析方法处于初级阶段 使用粗糙
未系统地研究合适的相似性度量方法 评估度量质量的方法 来自不同平台的数据的比较
类精确性
一个新算法
用无监督聚类得到表达模式空间的层次结 构
用有监督方法发现与聚类结构相关的最佳 阈值
发现调控因素 从聚类中发现基因功能 原理：
识别推定的调控信号方法
1 基于选定的度量聚类基因 2 在聚类的基因中提取推定的激发序列 3 在过表达的聚类中发现序列模式 4 用统计显著性标准评价发现的模式的质
聚类算法评价的历史方法
外部标准分析
将聚类结果与已知的“金”标准比较
内部标准分析
用给定数据集内的信息评价
问题描述
n个基因，m个实验 共调控基因的表达水平相似 比较聚类算法A与算法B的结果
方法
用m-1个实验聚类 用剩余的1个实验评估算法的预测能力 同一聚类的基因在此实验中表达是否相似 优良指数FOM（figure of menz）
传统方法：用生物学知识可视化 地评价（2）
将计算作用于模拟数据集
结果可视化
左图：原数据聚集结果 右图：模拟数据聚集结果
之前无系统的数据驱动的方法定量地评估
提出一种定量的数据驱动的方法评估与比 较不同聚类算法的算法
相似矩阵
预聚类 将两个基因表达原始序列归约为一个值： 对相似数
作者提出的算法
不预先假设任何基因的信息 用FOM评估 可用于任意聚类算法与相似矩阵
实验用算法
CAST、重复算法、K-means 随机聚类算法
FO 2(e,kM )1 n i k1x ci(R (x,e)ci(e)2)
基因表达分析举例
1.发现某些基因的表达与某癌症相关 2.探索哪些情况影响这些基因的表达 探索哪些基因有相似的表达模式 3.调查哪些化合物（潜在的药物）能降低
这些基因的表达
基因表达矩阵分析
不同基因的表达模式比较：行比较 不同情形的表达模式比较：列比较 以上两种结合（前提：数据规范化）
三个聚类算法：平均连接层次聚类、 CAST、自组织图
三个公共数据库
传统方法：用生物学知识可视化 地评价（1）
构建模拟数据集D(i,j)
αi:基因I的平均表达水平 βj：每个情形（实验）j的平均表达水平 态di分j：布用αi + βj为均值，1为参数的标准正
所以模拟数据集无本质的模式。
关
相似性（距离）的度量
无如何选择最佳距离度量的理论 最合适距离度量方法不一定存在 选择依赖于具体问题 已知的共调控基因标准集和基因调控网络
模型可能有助于发现潜在的相似性度量
矩阵分析
无监督方法：聚集 有监督方法：构造分类器
有其他信息，如功能分类，作为行或 列标签
无监督分析：聚集
双路（two-way)聚类-基于分片 的聚类
行聚类与列聚类结合
哪些基因在列聚类中做重要
如：6500个基因，40肿瘤，20正常组织
有监督分析：构造分类器
线性识别 决策树 支持向量机（SVM） 邻居分析
有监督分析-优化
属性（基因）多于对象（情形） 不限制分类器的复杂度也可找到优良的识
生物信息学中的数据挖掘
后基因组时代的研究方向
基因组怎样产生功能的 主要问题： 不同基因，不同细胞过程中的功能
基因调控方式 基因与基因产物的互作用方式 以上2种网络
基因表达水平在不同细胞类型和状态下的 不同
基因芯片
建立基因表达模式：基因表达矩阵
基因为行 情形为列
(e)
ci
：聚类Ci 的基因在情形e的平均表达
续
m个情形轮流作为校验情形 总FOM越小越好
m1
FOeoM (kk)FO(eM ,k) e0
由上图可知：B方法优于A方法 聚类质量与聚类数有关 对给定数据集预先不能确定最佳聚类数
小结
本质为评价分类器的精确度 并假设对象的标签 轮流隐藏每个对象的标签 用分类器统计对象的标签
比较-发现相似或不同
行比较：
两行相似意味两基因共调控或功能相关
列比较：
哪些基因的表达变化了
相似性（距离）的度量
将对象（行或列）作为n维空间的点或n维 向量
计算点间距离 欧几里德距离：结果明显但非最佳 将n维向量作为随机变量用相关系数计算
（ 与n维向量间的角度有关） 将n维向量长度规范化为1，则以上两种相
发展方向
分析方法大量涌现 可靠的相似表达分析方法 度量方法的研究 聚类结果的评价方法 系统化分析基因的方法 逐基因分析方法被网络式分析取代 结合生物知识深入分析
பைடு நூலகம்
基因表达数据聚类分析算法的评价
系统、定量地评估聚类算法的结果
方法
将某个聚类算法作用于各实验数据中，保 留一种情况，用于评价算法预测能力
用相似性分组 可看作维规约 层次聚集、k-means、自组织图 桶方法 专用方法：如在图中发现近似系的方法
聚集结果中一个聚集的可视化表示
例
K-means方法：3000基因15个时间点， 聚为30 类
层次聚类：8600基因80次实验，10个类
选择有趣的基因
比较两个或多个情形，得到表达变化的基 因
FOM
情形0,1,…,(e-1),(e+1),…,(m-1)被用于聚类
情形e用于评估
产生K个聚类C1，C2，…，CK
聚类大小为S1，S2，…，SK
k
si n
i 1
R(i，j)表示基因i在情形j的表达
FOM(e，k)：e情形验证K个聚类的FOM
FO (e ,k )M 1 n ik 1 x c i(R (x ,e )c i(e )2
量
计算分析的步骤
Step 1 聚类表达数据 Step 2 发现序列模式 Step 3 发现显著性阈值，其中会重复Step 2 Step 4 模式选择 Step 5 模式分组 Step 6 评价发现的模式
结论
基因表达分析方法处于初级阶段 使用粗糙
未系统地研究合适的相似性度量方法 评估度量质量的方法 来自不同平台的数据的比较