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第1章 绪论1

1.1 生物信息学概述2

1.1.1 基因组序列分析3

1.1.2 蛋白质组研究5

1.1.3 系统生物学研究6

1.2 数据挖掘方法在生物信息学中的应用7

1.3 本书的主要工作和章节安排10

第2章 基于子空间聚类的基因表达分析14

2.1 研究背景14

2.1.1 基因的表达14

2.1.2 基因表达数据的测量15

2.1.3 基因表达数据的分析16

2.1.4 基因表达数据特性17

2.1.5 子空间聚类算法概述18

2.2 聚类方法20

2.2.1 基本定义23

2.2.2 基于模式相似的子空间聚类算法25

2.3 实验结果与讨论32

2.3.1 模拟数据集上的实验结果32

2.3.2 实际数据集上的实验结果34

2.4 本章小结35

第3章 基于相似模式搜索的启动子发现39

3.1 研究背景39

3.1.1 启动子概念39

3.1.2 现有启动子预测方法41

3.2 数据与方法45

3.2.1 核心启动子数据集45

3.2.2 计算DNA序列的结构特征谱46

3.2.3 基于模式的最近邻搜索47

3.2.4 算法性能评价51

3.3 实验结果与讨论52

3.3.1 CpG相关和CpG不相关启动子的结构特征谱52

3.3.2 不同结构特征的比较54

3.3.3 不同物种的启动子预测性能比较56

3.3.4 不同算法的启动子预测性能比较58

3.4 本章小结60

第4章 基于结构特征的属性选择和启动子预测62

4.1 研究背景62

4.1.1 特征选择概述62

4.1.2 特征选择算法63

4.2 数据和方法65

4.2.1 启动子数据集65

4.2.2 Filter特征选择方法65

4.2.3 Wrapper特征选择方法68

4.2.4 特征搜索策略69

4.2.5 特征选择框架72

4.3 实验结果与讨论73

4.3.1 启动子和非启动子结构特征比较73

4.3.2 基于Filter特征选择的实验结果分析75

4.3.3 基于Wrapper特征选择的实验结果分析77

4.3.4 不同算法的启动子预测结果比较79

4.4 本章小结80

第5章 基于结构特征的全基因组核小体定位82

5.1 研究背景82

5.1.1 核小体结构83

5.1.2 现有核小体定位方法85

5.2 数据和方法87

5.2.1 数据集87

5.2.2 最小角回归模型87

5.2.3 基于峰值发现的核小体定位模型88

5.2.4 随机森林91

5.3 实验结果与讨论91

5.3.1 全基因组上结构特征和核小体分布91

5.3.2 着丝粒区域的结构特征和核小体分布98

5.3.3 启动子区域的结构特征和核小体分布及其对基因表达的影响99

5.3.4 基于结构特征的核小体分布预测101

5.3.5 基于结构特征的核小体定位103

5.4 本章小结107

第6章 总结和工作展望109

6.1 本书工作总结109

6.2 后续工作展望111

参考文献113

后记123