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基于機器學習方法的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘相關問題研究

發(fā)布時間:2021-03-14 10:06
  進入21世紀,人類對疾病的預防及有效診療的追求日益迫切?茖W家相繼開展了人類基因組計劃和人類微生物組計劃。大量的實驗及臨床研究表明,許多疾病與人體內微生物菌群的變化有關。后基因組時代產生了海量蛋白質序列,且其數(shù)量呈爆炸式增長。然而,通過實驗方式鑒定蛋白質功能和挖掘疾病和微生物菌群關系無法滿足人類對快速挖掘相關信息的要求。開發(fā)先進高效的計算方法輔助實驗技術、建立蛋白質功能的分析模型、鑒定未知蛋白功能、建立新型人類微生物—疾病關聯(lián)關系預測模型勢在必行。近年來,伴隨人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘理論的飛速發(fā)展以及計算機算力的提高,在國家“精準醫(yī)學”戰(zhàn)略的指引下,醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘工作得以迅猛發(fā)展,成為一個研究熱點。雖然計算生物學在蛋白質序列比對和人類微生物—疾病關聯(lián)關系預測等相關問題的研究在過去十多年中取得了較多研究成果,但在特征提取、分類方法及關聯(lián)分析方面仍可進一步研究;跀(shù)據(jù)挖掘理論和機器學習理論,本學位論文研究了蛋白質序列相似性、治療性多肽識別和人類微生物—疾病關聯(lián)關系預測相關問題,具體研究工作概述如下:(1)目前對于未知蛋白質序列的功能研究已取得了一些研究結果,但對蛋白質序列的動態(tài)特征和非... 

【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:103 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

基于機器學習方法的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘相關問題研究


圖1.1.論文各研究內容間的邏輯關系??1.5

基于機器學習方法的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘相關問題研究


圖2.1.蛋白質1?(PI)和蛋白質2?(P2)序列的2D圖形表示??其中,人表示第外區(qū)間,i?=?l,2,...,8

基于機器學習方法的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘相關問題研究


圖2.3.各計算方法的結果分別與ClustalW的結果的相關系數(shù)(ND5)??

【參考文獻】:
期刊論文
[1]腸道微生物與人類疾病關系的研究進展[J]. 郭晗,張捷,楊碩,喬蕊.  檢驗醫(yī)學. 2017(12)

碩士論文
[1]基于圖形表示及氨基酸順序的蛋白質進化分析[D]. 李衛(wèi)紅.山東大學 2016



本文編號:3081970

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