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生物信息学中的不确定性和分类问题

生物信息学中的不确定性和分类问题. 邹 权 ( 博士、副教授 ) 厦门大学数据挖掘实验室 http://datamining.xmu.edu.cn/~zq. 提纲. 生物信息学和机器学习的关系 一些生物信息学中的分类问题 microRNA 识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析 总结. 生物信息学. 人类基因组计划 数据存储 --- 数据库 数据分析 --- 数据挖掘

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生物信息学中的不确定性和分类问题

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Presentation Transcript

  1. 生物信息学中的不确定性和分类问题 邹 权 (博士、副教授) 厦门大学数据挖掘实验室 http://datamining.xmu.edu.cn/~zq

  2. 提纲 • 生物信息学和机器学习的关系 • 一些生物信息学中的分类问题 • microRNA识别 • 蛋白质功能预测 • 基因表达数据分析 • 全基因组关联分析 • 总结

  3. 生物信息学 • 人类基因组计划 • 数据存储---数据库 • 数据分析---数据挖掘 Olson M V. Human genetics: Dr Watson's base pairs[J]. Nature, 2008, 452(7189): 819-820. • HapMap计划 /1000 Genome计划 • 大数据

  4. 生物信息学中的我国计算机学者 • 算法阶段(1990-2000) • 朱大铭、姜涛、卜东波 • 标注阶段(2000-2008) • 王晓龙、朱小燕等 • 系统分析阶段(2008-2013) • 李衍达、张学工等 • 大规模数据处理阶段(2010-now) • 华大基因

  5. 一些生物信息学中的分类问题 • microRNA识别 • 蛋白质功能预测 • 基因表达数据分析 • 全基因组关联分析

  6. microRNA识别 • 2006年诺贝尔奖---RNA干扰机制 • CCCCUCUAUUCACAAUUGUUUGGAACUCAGUUUUGUGAUUAUUCUAUCAUUGCCAGGGAGUUUGUGUGGUUGCAUCAGGGG

  7. microRNA分类相关论文 • Chenghai Xue, Fei Li, Tao He, Guo-Ping Liu, Yanda Li, Xuegong Zhang. Classification of real and pseudo microRNA precursors using local structure-sequence features and support vector machine. BMC Bioinformatics. 2005.6:310 (google scholar引用271次，截至2014.8.2) • Peng Jiang, Haonan Wu, Wenkai Wang, Wei Ma, Xiao Sun, Zuhong Lu. MiPred: classification of real and pseudo microRNA precursors using random forest prediction model with combined features. Nucleic Acids Research. 2007,35:W339-W344 (google scholar引用239次，截至2014.8.2) • Leyi Wei, Minghong Liao, Yue Gao, Rongrong Ji, Zengyou He, Quan Zou. Improved and promising identification of human microRNAs by incorporating a high-quality negative Set. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2014, 11(1):192-201

  8. microRNA与疾病的关系 • 图挖掘 • 相似度度量、不确定性 参考文献 • Jiang Q, Hao Y, Wang G, et al. Prioritization of disease microRNAs through a human phenome-microRNAome network[J]. BMC Systems Biology, 2010, 4(Suppl 1): S2. • Xuan P, Han K, Guo M, et al. Prediction of microRNAs associated with human diseases based on weighted k most similar neighbors[J]. PloS one, 2013, 8(8): e70204.

  9. 一些生物信息学中的分类问题 • microRNA识别 • 蛋白质功能预测 • 基因表达数据分析 • 全基因组关联分析

  10. 蛋白质功能预测 • 问题 • 输入：蛋白质序列，进行聚类、分类 • 特殊蛋白识别---不平衡分类 • 亚细胞定位-----多类分类 • 酶和多功能酶---多类，少量多标记 • 功能预测------多示例、多标记 • 二级结构、结构域-----标注、HMM • 难点 • 特征提取 • 分类器

  11. 一些生物信息学中的分类问题 • microRNA识别 • 蛋白质功能预测 • 基因表达数据分析 • 全基因组关联分析

  12. 基因表达数据分析 分类 双聚类 聚类 14/57

  13. 一些生物信息学中的分类问题 • microRNA识别 • 蛋白质功能预测 • 基因表达数据分析 • 全基因组关联分析

  14. 全基因组关联分析(GWAS)

  15. GWAS • 难点 • 高维小样本 • SNP-SNP相互作用 • 结果的可解释性 • 前景 • 疾病的遗传机理 • 遗传育种（作物、养殖）

  16. 总结 • 机器学习在寻找生物信息学 • 应用---分类、聚类、降维、不确定性 • 结果的解释和验证 • 生物实验验证 • 文献验证 • 生物信息学在寻找机器学习 • 数据量在增大 • 统计学无法满足精度需要

  17. 敬请指正！ 邹权，Email：zouquan@xmu.edu.cn http://datamining.xmu.edu.cn

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