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基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法

基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法
基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法

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。

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:

全基因组选择及其在奶牛育种中的应用

发表于《中国奶牛》,2011 全基因组选择育种技术及在奶牛育种中应用进展 范翌鹏1孙东晓1* 张勤1张胜利1张沅1刘林2 (1.中国农业大学动物科技学院,北京,100193; 2.北京奶牛中心. 北京. 100085) 摘要:全基因组选择是指基于基因组育种值(GEBV)的选择方法,指通过检测覆盖全基因组的分子标记,利用基因组水平的遗传信息对个体进行遗传评估,以期获得更高的育种值估计准确度。由于可显著缩短世代间隔,全基因组选择作为一种育种新技术在奶牛育种中具有广阔的应用前景,目前已经成为各国的研究热点。不同国家的试验结果表明,在奶牛育种工作,基于GEBV 的遗传评估可靠性在20-67%之间,如果代替常规后裔测定体系,可节省92%的育种成本。本文综述了全基因组选择的基本原理及其在各国奶牛育种中的应用现状和所面临的问题。 关键词:全基因组选择,奶牛育种 Genome-Wide Selection and its Application in Dairy Cattle FAN YiPeng, SUN Dongxiao, ZHANG Qin, ZHANG Shangli, ZHANG Yuan, LIU Lin (College of Animal Science Technology, China Agricultural University, Beijing, 100193) Abstract: Genomic selection refers to selection decisions based on genomic breeding values (GEBV). The GEBV are calculated as the sum of the effects of dense genetic markers, or haplotypes of these markers, across the entire genome, thereby potentially capturing all the quantitative trait loci (QTL) that contribute to variation in a trait. Genomic selection has become a focus of study in many countries as the new breeding method. Reliabilities of GEBV for young bulls without progeny test results in the reference population were between 20 and 67%. By avoiding progeny testing, bull breeding companies could save up to 92% of their costs [1]. In this paper, we first review the progress of genomic selection, including the principle, methods, accuracy and advantages of genomic selection. We then review the application of genomic selection in dairy cattle. Key words: Genomic Selection, Dairy Breeding 全基因组选择(Genomic Selection,GS),即全基因组范围的标记辅助选择(Marker Assisted Selection, MAS),指通过检测覆盖全基因组的分子标记,利用基因组水平的遗传信息对个体进行遗传评估,以期获得更高的育种值估计准确度。研究已表明,标记辅助选择可提高奶牛育种遗传进展[2][3],但是在目前奶牛育种工作中却无法大规模推广应用标记辅助选择。因为奶牛的生产性状和健康性状均受大量基因座位共同影响,通过有限数量的已知标记无法大幅度加快遗传进展;其次,通过精细定位策略鉴定主效基因需花费大量人力物力和时间;而且利用标记信息估计育种值的计算方法也很复杂。全基因组选择基于基因组育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行选择,其实施包括两个步骤:首先在参考群体中使用基因型数据和表型数据估计每个染色体片段的效应;然后在候选群体中使用个体基因型数据估计基因组育种值(genomic breeding value,GEBV)[4],模拟研究证明,仅仅通过标记预测育种值的准确性可以达到0.85(指真实育种值与估计育种值之间的相关,而可靠性则指其平方)。如果在犊牛刚出生时即可达到如此高的准确性,对奶牛育种工作则具有深远意义。模拟研究表明:对于一头刚出生的公犊牛而言,如果其GEBV的估计准确性可以达到经过后

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.sodocs.net/doc/e42439672.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)

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.sodocs.net/doc/e42439672.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.sodocs.net/doc/e42439672.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1721.060.html

联合利华的SWOT分析及战略选择

SWOT 分 析 理 论 在 联 合 利 华 的 应 用 系别:工商管理学院 专业:人力资源管理 班级:1142 学号:201111210229 姓名:钟倩

SWOT分析理论在联合利华的应用 摘要:SWOT分析是把组织内外环境所形成的机会(Opportunities),风险(Threats),优势(Strengths),劣势(Weaknesses)四个方面的情况,结合起来进行分析,以寻找制定适合组织实际情况的经营战略和策略的方法。联合利华集团是由荷兰人造奶油公司和英国Lever Brothers香皂公司于 1929年合并而成。总部设于荷兰鹿特丹和英国伦敦,分别负责食品及洗剂用品事业的经营。是全球第二大消费用品制造商,从联合利华本身发展状况出发,运用SWOT战略分析方法,确定联合利华目前面临的重要外部机会和威胁,以及内部存在的主要优势和劣势,从而对联合利华进行战略选择。 关键字:联合利华SWOT分析战略对策战略选择 一、联合利华的SWOT分析 (一)联合利华的内部优势(S) 1、丰富的经验和技术,联合利华是最早进入中国市场的日化行业之一,对中国市场有着一定的了解。联合利华拥有1500多个品牌,并且一些领先产品具有全球性和区域性,部分产品由于其先进的技术从而获得一定的成本优势。 2、品牌知名度高,世界上最大的日化企业之一,有着悠久的历史和知名度。 3、良好的企业形象,不断致力于公益事业有良好的公众形象。 4、优秀的人力资源,联合利华在上海设立了全球研发中心,能够吸引、收纳更多优秀人才,研发更好的产品。研发水平是联合利华所拥有的最好的技术资源。 (二)联合利华的内部劣势(W) 1、管理模式松散,联合利华是一个缓慢移动,不宽泛,并且固有的、保守的安格鲁——德意志等级管理模式,而且,联合利华在大部分的合资公司中没有控股,因此在内部管理上存有一定问题,其合资企业数量已超过14家,常常陷入意见产生不一致的争论之中。 2、经营成本高,内部还存在资源浪费现象,企业的经营成本相对较高。 3、品牌认知不清楚,一系列不知名,低卷入的品牌导致品牌层次过多;具

模块3_作业媒体选择分析表

《乘法分配律》媒体选择分析表 . .

《乘法分配律》教学设计 - 一、比赛激趣,提出猜想. (1)同学们,学习新课前,我们先来一个小小的数学热身赛。请大家准备好纸和笔。 (请看大屏幕,左边的两组同学做A组的题,右边的两组做B组的题,看谁做的又对又快,开始) 9×( 37+63)9×37 + 9×63 (2)评出胜负。(做完的同学请举手,汇报计算过程。可以看出左边的同学做得比较快,(问同学)你们有什么意见吗?)刚才的计算中你发现这两道题有什么关系吗? 教师让学生比较两个算式的异同点,并指名说一说自己找出的规律。 引导学生发现:这两个算式的运算顺序不同,但结果相同,两道题其实可以互相转化,可以用一个等式表示:9×( 37+63) =9×37 + 9×63 (3)将学生的发现以他(她)的名字命名为“**猜想”。 【设计意图:在课的开始,组织数学热身赛能调动学生的学习积极性。】 二、引导探究,发现规律。 1、(我们下面就一起来验证一下这位同学的猜想在其它的题里也是否成立?请看大屏幕。)昨天,老师去超市里买东西,看到下面这些物品。橙子每箱28元,苹果每箱22元。如果橙子和苹果各买3箱,一共需要多少钱? (1)全班同学独立完成。 (2)谁愿意把自己的方法说给大家听听。(生回答,师板书) 还有不一样的方法吗?谁来说说看?(生回答,师板书) . .

板书:(28+22)×3 28×3+22×3 =50×3 =84+66 =150 =150 评讲:算式(28+22)×3 和28×3+22×3的每一步各表示什么?谁能说给大家听听? (3)观察这两个算式,你有什么发现? 引导学生比较两个算式异同点,并指名学生说一说 生:这两个算式的得数是一样的。 师:是的,虽然他们的格式不同,但他们的得数相同,所以我们可以用一个符号把这两个算式联系起来。 生:等于号 师:对,用等于号相连,表示这两个式子是相等的,一起读一读,认识这两种方法的结果是一样的,所以( 35+25)×3=35× 3+25×3 师:再和前面的一组式子一起观察, 9×( 37+63)=9×37 + 9×63 (让学生通过读,感悟到左边是两个数的和乘一个数,右边的两个数的积加上两个数的积) 2、举例验证,进一步感受 认真观察屏幕上的这个等式,你还能举出几个类似的例子来验证吗?(板书:举例) (1)验证方法:要求每人出两组算式,数字随意举例,可以使用计算器进行计算,验证你举的例子是否相等。然后拿到小组内交流(学生小组合作交流,教师巡视指导。) (2)学生回报:谁来说一说自己举的例子。 . .

全基因组选择育种策略及在水产动物育种中的应用前景(精)

中国水产科学 2011年7月, 18(4: 936?943 Journal of Fishery Sciences of China 综述 收稿日期: 2011?03?14; 修订日期: 2011?04?10. 基金项目: 国家自然基金资助项目(30730071; 30972245; 农业科技成果转化资金项目(2010GB24910700. 作者简介: 于洋(1987?, 硕士研究生. E-mail: yuy8866@https://www.sodocs.net/doc/e42439672.html, 通信作者: 张晓军, 副研究员. E-mail: xjzhang@https://www.sodocs.net/doc/e42439672.html, DOI: 10.3724/SP.J.1118.2011.00935 全基因组选择育种策略及在水产动物育种中的应用前景 于洋1,2 , 张晓军1 , 李富花1 , 相建海1 1. 中国科学院海洋研究所实验海洋生物学重点实验室, 山东青岛266071; 2. 中国科学院研究生院, 北京 100049 摘要: 全基因组选择的概念自2001年由Meuwissen 等提出后便引起了动物育种工作者的广泛关注。目前, 澳大利亚、新西兰、荷兰、美国的研究小组已经应用该方法进行了优质种牛的选择育种, 并取得了很好的效果。此外在鸡和猪的选择育种中也有该方法的应用, 但在水产动物选育中尚未见该方法使用的报道。本文对“全基因组选择育种”的概念和提出背景进行了归纳, 对全基因组选择育种的优势进行了阐述, 并详细介绍了其具体的策略, 总结了目前全基因组育种所广泛采用的方法以及取得的成果, 旨在为该方法在水产动物育种方面的应用研究提供科学参考。 关键词: 全基因组选择; 水产动物育种; SNP; QTL; 全基因组育种值估计 中图分类号: S96 文献标志码: A 文章编号: 1005?8737?(201104?0935?08 人类对于动物的选择育种由来已久, 最初所进行的只是简单的人工驯化。随着遗传学研究的发展, 尤其是“数量遗传学理论”的提出, 动物育种技术进入快速发展时

基因组学重点整理

生物五界:动物、植物、真菌、原生生物和原核生物;生物三界:真细菌、古细菌、真核生物 具有催化活性的RNA分子称为核酶(ribozyme)核酶催化的生化反应有:自我剪接、催化切断其它RNA、合成多肽键、催化核苷酸的合成 新基因的产生:基因与基因组加倍1)整个基因组加倍;2)单条或部分染色体加倍;3)单个或成群基因加倍。DNA水平转移:原核生物中的DNA水平转移可通过接合转移,噬菌体转染,外源DNA的摄取等不同途径发生,水平转移的基因大多为非必须基因。动物中由于种间隔离不易进行种间杂交,但其主要来源于真核细胞与原核细胞的内共生。动物种间基因转移主要集中在逆转录病毒及其转座成分。 外显子洗牌与蛋白质创新:产生全新功能蛋白质的方式有二种:功能域加倍,功能域或外显子洗牌 基因冗余:一条染色体上出现一个基因的很多复份(复本)当人们分离到某一新基因时,为了鉴定其生物学功能,常常使其失活,然后观察它们对表型的影响。许多场合,由于第二个重复的功能基因可取代失活的基因而使突变型表型保持正常。这意味着,基因组中有冗余基因存在。看家基因很少重复,它们之间必需保持剂量平衡,因此重复的拷贝很快被淘汰。与个体发育调控相关的基因表达为转录因子,具有多功能域的结构。这类基因重复拷贝变异可使其获得不同的表达控制模式,促使细胞的分化与多样性的产生,并导致复杂形态的建成,具有许多冗余基因。 非编码序列扩张方式:滑序复制、转座因子 模式生物海胆、果蝇、斑马鱼、线虫、蟾蜍、小鼠、酵母、水稻、拟南芥等。模式生物基因组中G+C%含量高, 同时CpG 岛的比例也高。进化程度越高, G+C 含量和CpG 岛的比例就比较低 如果基因之间不存在重叠顺序,也无基因内基因(gene-within-gene),那么ORF阅读出现差错的可能只会发生在非编码区。细菌基因组中缺少内含子,非编码序列仅占11%, 对阅读框的排查干扰较少。细菌基因组的ORF阅读相对比较简单,错误的机率较少。高等真核生物DNA的ORF阅读比较复杂:基因间存在大量非编码序列(人类占70%);绝大多数基因内含有非编码的内含子。高等真核生物多数外显子的长度少于100个密码子 内含子和外显子序列上的差异:内含子的碱基代换很少受自然选择的压力,保留了较多突变。由于碱基突变趋势大多为C-T,故A/T的含量内含子高于外显子。由于终止密码子为TAA\TAG\TGA,如果以内含子作为编码序列,3种读码框有很高比例的终止密码子。 基因注释程序编写的依据:1)信号指令,包括起始密码子,终止密码子,终止信号,剪接受体位和供体位,多聚嘧啶序列,分支点保守序列2)内容指令,密码子偏好,内含子和外显子长短 基因功能的检测:基因失活、基因过表达、RNAi干涉 双链DNA的测序可从一端开始,亦可从两端进行,前者称单向测序,后者称双向测序。 要获得大于50 kb的DNA限制性片段必需采用稀有切点限制酶。 酵母人工染色体(YAC)1)着丝粒在细胞分裂时负责染色体均等分配。2)端粒位于染色体端部的特异DNA序列,保持人工染色体的稳定性3)自主复制起始点(ARS)在细胞中启动染色体的复制 合格的STS要满足2个条件:它应是一段序列已知的片段,可据此设计PCR反应来检测不同的DNA片段中是否存在这一顺序;STS必需在染色体上有独一无二的位置。如果某一STS在基因组中多个位点出现,那么由此得出的作图数据将是含混不清的。 遗传图绘制主要依据由孟德尔描述的遗传学原理,第一条定律为等位基因随机分离,第二条定律为非等位基因自由组合,显隐性规律/不完全显性、共显性、连锁 衡量遗传图谱的水平覆盖程度饱和程度 基因类型:transcribed, translatable gene (蛋白基因) ;transcribed but non-translatable gene ( RNA基因)Non- transcribed, non-translatablegene ( promoter, operator ) rRNA基因,tRNA基因, scRNA基因, snRNA基因, snoRNA基因, microRNA基因 基因组(genome):生物所具有的携带遗传信息的遗传物质总和。 基因组学(genomic):用于概括涉及基因作图、测序和整个基因功能分析的遗传学分支。 染色体组(chromosome set):不同真核生物核基因组均由一定数目的染色体组成,单倍体细胞所含有的全套染色体。 比较基因组学(comparative genomics):比较基因组学是基因组学与生物信息学的一个重要分支。通过模式生物基因组与人类基因组之间的比较与鉴别,为分离重要的候选基因,预测新的基因功能,研究生物进化提供依据。(目标)

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.sodocs.net/doc/e42439672.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.sodocs.net/doc/e42439672.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.sodocs.net/doc/e42439672.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.sodocs.net/doc/e42439672.html, https://www.sodocs.net/doc/e42439672.html, Tel: +86-10-51616056

基因组学(复习)

王前飞: (1)为什么要研究表观遗传学? 答: 表观遗传学主要通过DNA 的甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑和非编码RNA 调控等方式控制基因表达。表观遗传学是近几年兴起的而且发展迅速的一个研究遗传的分支学科,其研究和应用不仅对基因表达、调控、遗传有重要作用,而且在肿瘤、免疫等许多疾病的发生和防治以及干细胞定向分化研究、基因芯片中亦具有十分重要的意义。表观遗传学补充了“中心法则”忽略的两个问题,即哪些因素决定了基因的正常转录和翻译以及核酸并不是存储遗传信息的唯一载体;在分子水平上,表观遗传学解释了DNA序列所不能解释的诸多奇怪的现象。如: 同一等位基因可因亲源性别不同而产生不同的基因印记疾病,疾病严重程度也可因亲源性别而异。表观遗传学信息还可直接与药物、饮食、生活习惯和环境因素等联系起来,营养状态能够通过改变表观遗传以导致癌症发生,尤其是维生素和必需氨基酸。 此外,表观遗传学信息的改变,对包括人体在内的哺乳动物基因组有广泛而重要的效应,如转录抑制、基因组印记、细胞凋亡、染色体灭活等。DNA 甲基化模式的改变,尤其是某些抑癌基因局部甲基化水平的异常增加,在肿瘤的发生和发展过程中起到了不容忽视的作用。研究发现,肿瘤细胞DNA 存在广泛的低甲基化和局部区域的高甲基化共存现象,以及总的甲基化能力增高,这3个特征各以不同的机制共同参与甲基化在肿瘤发生、发展中的作用。如胃癌、结肠癌、乳腺癌、肺癌、胰腺癌等众多恶性肿瘤都不同程度地存在一个或多个肿瘤抑制基因CpG 岛甲基化。而表观遗传学改变在本质上的可逆性,又为肿瘤的防治提供了新的策略。所以,随着表观遗传学研究的深入,肯定会对人类生长发育、肿瘤发生以及遗传病的发病机制及其防治做出新的贡献,也必将在其他领域中展示其不可估量的作用和广阔的前景。 (2)表观遗传学涉及到哪些方面? 答: 表观遗传学的研究内容主要包括:DNA甲基化、组蛋白的末端修饰和变异体、DNAaseⅠ高敏感位点、非编码RNA、转录因子及其辅助因子、顺式调控元件和基因组印记等。 (3)什么因素会影响基因表达水平? 答: 基因选择性转录表达的调控( DNA甲基化,基因印记,组蛋白共价修饰,染色质重塑) 基因转录后的调控(基因组中非编码RNA,微小RNA(miRNA),反义RNA、内含子、核糖开关等) 1.转录水平的调控:包括DNA转录成RNA时的是否转录及转录频率的调控,DNA 的序列决定了DNA的空间构型,DNA的空间构型决定了转录因子是否可以顺利的结合到DNA的调控序列上,比如结合到TATA等序列上。 2.翻译水平的调控:翻译水平的调控又可以分成翻译前的调控和翻译后的调控。 a、翻译前的调控主要是RNA编辑修饰。 b、翻译后调控主要是蛋白的修饰,蛋白修饰后可以成为有功能的蛋白或者有隐藏功能的蛋白。 在真核和原核细胞中,从基因表达到蛋白质合成,其间有许多地方受到调控,这

全基因组选择在猪育种上的研究进展

全基因组选择在猪育种上的研究进展 自野生动物被驯化以来,科学家一直致力于提高畜禽育种值的研究。近半个世纪来,畜禽育种值估计的方法主要经历了综合选择指数法、同期群体比较法、最佳线性无偏预测法(Best LinearUnbiased Prediction,BLUP)、分子标记辅助选择育种(MAS)以及近几年快速发展的GS 法。同时,随着高密度基因芯片的出现和高通量测序技术的快速发展,单核苷酸多态性(SingleNucleotide Polymorphism,SNP)分型成本快速下降,GS 才逐渐引起畜禽界的关注。特别是Schaeffer发现,在奶牛育种中利用GS比后裔测定可节约成本97%,且遗传进展可提高3~4倍后,全球掀起了一股研究GS的热潮。 全基因组选择(GS) 什么是GS 2001年,Meuwissen等人最先提出GS,实质为全基因组范围的标记辅助选择。其理论基础是应用整个基因组的标记信息和各性状值来估计每个标记或染色体片段的效应值,然后将效应值加和即得到基因组育种值(GenomicEstimated Breeding Value,GEBV)。GS在某种程度上是MAS的延伸,弥补了在MAS 中标记数量只能解释一部分遗传方差以及数量性状位点(QuantitativeTrait Locus,QTL) 定位困难的缺点。其中心任务是提高GEBV值的准确性,并尽可能准确地估计每个标记的效应。而估计标记效应的方法在实际运用中以BLUP法为主;Bayes法虽其准确性高于BLUP,但因其计算复杂,需在超级计算机上运行而限制其应用。不过随着快速算法的开发和计算机硬件的改进,Bayes法的运算效率有望提高。 为什么选用GS GS的优势 与MAS相比,GS的优势主要表现在: 1)能对所有的遗传和变异效应做出准确的估计。而MAS 只能对部分遗传变异进行检测,且容易高估其遗传效应。 2)缩短世代间隔、提高畜禽年遗传进展、降低生产成本等,这在需要后裔测定的家畜中尤为明显。如GS给奶牛育种带来了巨大经济效益。 3)早期选择准确率高。 4)对于较难实施选择的性状具有重大影响。如低遗传力性状、难以测定的性状等。 5)GS在提高种群的遗传进展前提下,还能降低群体的近交增量。 GS的可靠性

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.sodocs.net/doc/e42439672.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

《企业战略分析》答案

《企业战略分析》答案 图示说明--恭喜,答对了!--抱歉,答错了!--您选择了此项 [第1题](单选题)SWOT矩阵分析属于()分析工具。 A.战略 B.机会 C.环境 D.威胁 [第2题](单选题)在特定的产品与市场领域中,企业与竞争对手相比所具有的优势的特征和条件是()。 A.竞争战略 B.竞争优势 C.核心能力 D.无形资源 [第3题](单选题)对于钢铁行业来说,最明显的竞争特征是:()。 A.价格 B.规模经济 C.转换成本 D.库存成本 [第4题](单选题)在保健品和化妆品产业中,最重要的进入障碍是()。 A.规模经济 B.转换成本

C.产品差异 D.资本需求 [第5题](单选题)甲为一进出口公司,就其外部环境而言,最主要的宏观影响因素是()。 A.政治法律因素 B.经济因素 C.人文社会因素 D.科技因素 [第6题](单选题)企业核心能力分析的内容正确的有() A.主营业务分析 B.企业内部环境分析 C.价值链分析 D.经济效益分析 [第7题](单选题)价值链中的价值活动可以分为基本活动和支持性活动两大类,以下不属于支持活动要素的是() A.采购 B.生产 C.人力资源管理 D.企业基础设施 [第8题](单选题)判断企业的资源和能力是否形成核心能力的惟一标准,是看其能否产生持久性()优势。 A.对比 B.创造 C.竞争

D.潜在 [第9题](单选题)柯达公司的产品与市场领域该定义为以下哪个领域()。 A.照片胶卷 B.数码相机 C.信息记录 D.摄影产品 [第10题](单选题)宏观外部环境包括下面一些因素和力量() A.技术因素 B.资源因素 C.思维因素 D.效率因素 [第11题](多选题)SWOT分析法中的SWOT分别是指() A.优势 B.劣势 C.机会 D.威胁 E.价值 [第12题](多选题)企业外部环境的特点包括()。 A.惟一性 B.变化性

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