本文關鍵詞：基于線性—非線性相關的免疫細胞基因分析系統　出處：《北京林業(yè)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 皮爾森相關系數 互信息 基因表達數據分析 基因共表達 免疫細胞

【摘要】：大量的基因表達值數據庫的建立引發(fā)了以基因表達值數據處理為中心的算法研究和數學研究,基因表達值相關性度量更是這些研究中的首要和關鍵問題。目前,許多已有的研究基因對之間共表達相關性的系統基本上只考慮其線性相關性,卻缺乏對非線性相關性的度量,導致其分析結果可能忽略高度非線性相關的基因對,對基因的共表達關系的理解會產生一定的誤解。本文設計的基于線性-非線性相關的免疫細胞基因分析系統,通過對人體16個免疫細胞的表達值數據進行分析,綜合考慮的不同基因對的互信息(MI)與皮爾森相關系數(r),并且設計綜合相關性(MIr)模型,以便用戶更好地理解某一基因對的表達相關性水平。此外,本系統還提供給用戶該水平在同類細胞中所有基因對線性及非線性相關性水平中的相對位置以及與該基因相關性得分最高的十個基因以及其得分。同時,本系統還提供人體各個免疫細胞的互信息水平和皮爾森水平的等級數據供用戶查詢,使研究者對每種人體免疫細胞間的不同相關性水平有更全面的認識,為進行進一步研究奠定基礎。
[Abstract]:In addition , the system also provides the mutual information ( MI ) and Pearson correlation coefficient ( r ) of all genes in human body 16 immune cells , and designs a comprehensive correlation ( MIr ) model for the user to better understand the relative positions of the gene pairs in the linear and non - linear correlation levels and the scores of the genes with the highest correlation score .

【學位授予單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q78

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本文編號：1415762