隨著新一代基因測序技術的高速發(fā)展,宏基因組的發(fā)展越來越快,傳統(tǒng)生物實驗難以滿足宏基因組研究的需求,于是就需要借助計算機來完成后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。由于宏基因組數(shù)據(jù)直觀上,人類無法觀察到任何信息,于是就需要一個足夠好的可視化平臺,使得微生物組數(shù)據(jù)能為我們?nèi)祟愃荛喿x。本文完成了微生物組大數(shù)據(jù)進化生態(tài)融合可視化平臺構建,用于做微生物數(shù)據(jù)分析。這里主要包括三個部分:可以與用戶互動的基于的宏基因組可視化平臺、基于進化樹最優(yōu)分割的有監(jiān)督機器學習技術研究與微生物物種生態(tài)功能網(wǎng)絡結構學習技術研究。宏基因組可視化平臺的基本功能是對微生物組數(shù)據(jù)進行可視化,包括熱圖,系統(tǒng)發(fā)育樹,物種群落構成,富集分析以及微生物群落多樣性可視化,比起其它的宏基因組可視化平臺,我們這一部分的特色是我們的工具可以通過篩選某些進化樹的分枝,實現(xiàn)熱圖、進化樹、物種群落構成圖等同時一起改變?yōu)閮H表現(xiàn)當前所選分支的信息,更方便于我們觀察該分枝的信息。基于進化樹最優(yōu)分割的有監(jiān)督機器學習技術研究與微生物生態(tài)功能網(wǎng)絡結構學習技術研究,是兩種用于從微生物數(shù)據(jù)中提取特征用于后續(xù)機器學習的方法。我們將它同時整合到我們的平臺里�；谶M化樹優(yōu)分割的有監(jiān)督機器... 

【文章來源】：中國科學院大學(中國科學院深圳先進技術研究院)廣東省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 引言
    1.1 研究背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 宏基因組學分析的基本流程
        1.1.3 研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關領域研究現(xiàn)狀
        1.2.1 可視化工具部分
        1.2.2 機器學習與進化樹相關部分
    1.3 本文研究目標與研究內(nèi)容
        1.3.1 研究目標
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 論文內(nèi)容安排
第2章 宏基因組可視化平臺
    2.1 概覽
    2.2 統(tǒng)計部分
        2.2.1 基本的統(tǒng)計方法
        2.2.2 富集分析
    2.3 可視化部分
        2.3.1 熱圖
        2.3.2 系統(tǒng)發(fā)育樹
        2.3.3 物種群落構成圖
        2.3.4 互動過程
        2.3.5 微生物群落多樣性可視化
    2.4 機器學習部分
    2.5 具體實現(xiàn)
第3章 基于進化樹最優(yōu)分割的有監(jiān)督機器學習技術研究
    3.1 方法
        3.1.1 進化樹分割成多棵子樹
        3.1.2 對子樹使用貪心算法來搜索最優(yōu)分割
        3.1.3 生成新的OTU table
    3.2 實驗
        3.2.1 實驗方法的參數(shù)設置
        3.2.2 實驗數(shù)據(jù)與評測標準
        3.2.3 已有的代表方法（baseline）
第4章 微生物物種生態(tài)功能網(wǎng)絡結構學習技術研究
    4.1 計算分布相似關系矩陣
    4.2 構建網(wǎng)絡
    4.3 譜聚類
    4.4 劃分網(wǎng)絡模塊以及計算基于模塊的表達矩陣
    4.5 實驗
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
附錄A 網(wǎng)站頁面
參考文獻
作者簡歷及攻讀學位期間發(fā)表的學術論文與研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于網(wǎng)絡嵌入方法的腸道微生物組大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡分析[J]. 李倩瑩,蔡云鵬,張凱.  集成技術. 2019(05)



本文編號：2950441