數(shù)學(xué)建模華中賽b題優(yōu)秀論文-免費(fèi)閱讀
【正文】 ,39。 %將A中的權(quán)值轉(zhuǎn)化為字符型 text((x(i)+x(j))/2,(y(i)+y(j))/2,c,39。 y=[y 10*rand(1)+h*10]。 w=floor(sqrt(n))。 end if flag==2 %關(guān)聯(lián)矩陣表示無(wú)向圖 [m n]=size(A)。endfor j=i+1:30tep=[tep,new_gene(new_represent(j),:)39。將通過(guò)邏輯回歸所得到的系數(shù)矩陣?yán)L制如下： 各基因與臨床癥狀的相關(guān)性 模型估計(jì)結(jié)果設(shè)定一個(gè)闕值，將大于闕值的基因數(shù)據(jù)拿出來(lái)，對(duì)所拿出來(lái)的基因數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?；貧w的因變量是二分類。通過(guò)邏輯回歸我們可以得到一個(gè)基因?qū)τ趪?yán)重臨床癥狀的相關(guān)性的大小，以及對(duì)產(chǎn)生臨床癥狀是起著正向的作用還是抑制的作用。根據(jù)時(shí)間序列排布，一共16個(gè)連續(xù)采樣時(shí)間點(diǎn)，獲得272組觀測(cè)數(shù)據(jù)。將10000個(gè)基因數(shù)據(jù)通過(guò)主成分分析和聚類分析縮小到30組特征數(shù)據(jù)。（3）主成分分析降維結(jié)果用Matlab實(shí)現(xiàn)以上算法（代碼見附錄），實(shí)現(xiàn)結(jié)果如下： 主成分分析結(jié)果如圖可見是一個(gè)1000組新的變量，由于數(shù)據(jù)集比較大，在這里只截出一部分。（2） 主成分分析的實(shí)現(xiàn)：設(shè)有個(gè)樣品，個(gè)變量（指標(biāo)）的數(shù)據(jù)矩陣。 問(wèn)題一需要根據(jù)所給的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)來(lái)重構(gòu)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，附錄一中的sheet1中給出了17個(gè)志愿者體內(nèi)的10000種基因，隨著注入病毒后的時(shí)間變化而出現(xiàn)的數(shù)值變化。因此,需要從復(fù)雜系統(tǒng)的角度研究基因網(wǎng)絡(luò)。生物實(shí)驗(yàn)中，在17 個(gè)健康志愿者鼻內(nèi)接種流感病毒H3N2/Wisconsin，其中9 個(gè)人出現(xiàn)了嚴(yán)重的感染癥狀，另外的8個(gè)人沒(méi)有出現(xiàn)癥狀。本題采用邏輯回歸模型，利用LR分類器模型去尋找該重要蛋白質(zhì)。具體的降維方式采用了多元統(tǒng)計(jì)法中的主成分分析和聚類分析：先對(duì)這一萬(wàn)多個(gè)數(shù)據(jù)做主成分分析，從這一萬(wàn)多個(gè)數(shù)據(jù)中，通過(guò)線性變化選出了1000個(gè)左右的重要變量來(lái)組成新的樣本。我們的參賽報(bào)名號(hào)為： 參賽隊(duì)員 (簽名) ：隊(duì)員1： 隊(duì)員2： 隊(duì)員3： 武漢工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)第八屆華中地區(qū)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模邀請(qǐng)賽組委會(huì)第八屆華中地區(qū)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模邀請(qǐng)賽編 號(hào) 專 用 頁(yè)選擇的題號(hào)： B 參賽的編號(hào)： （以下內(nèi)容參賽隊(duì)伍不需要填寫） 競(jìng)賽評(píng)閱編號(hào)： 第八屆華中地區(qū)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模邀請(qǐng)賽題目： 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)及病毒感染的致病機(jī)制 【摘 要】 一個(gè)基因的表達(dá)受其他基因的影響,而這個(gè)基因又影響其他基因的表達(dá),這種相互影響相互制約的關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。我們知道，抄襲別人的成果是違反競(jìng)賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。 本文對(duì)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)以及導(dǎo)致嚴(yán)重臨床癥狀的蛋白質(zhì)進(jìn)行了研究和推測(cè)。最后依據(jù)所得到的系數(shù)矩陣進(jìn)行基因網(wǎng)絡(luò)圖的繪制與呈現(xiàn)。關(guān)鍵詞：線性回歸模型，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，多元統(tǒng)計(jì)法，主成分分析，聚類分析，邏輯回歸（LR分類器模型）1. 問(wèn)題重述通過(guò)基因之間的相互調(diào)控，生物體可以實(shí)現(xiàn)細(xì)胞的生長(zhǎng)，器官的發(fā)育、以及免疫等各種生物機(jī)能。2. 問(wèn)題分析 一個(gè)基因的表達(dá)受其他基因的影響,而這個(gè)基因又影響其他基因的表達(dá),這種相互影響相互制約的關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。 對(duì)于問(wèn)題二，在已經(jīng)重構(gòu)好的基因網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上尋找導(dǎo)致病毒感染人體以后導(dǎo)致志援者是否產(chǎn)生嚴(yán)重臨床癥狀的蛋白質(zhì)。我們這里采取先對(duì)10000組數(shù)據(jù)做主成分分析，形成1000組新變量，再對(duì)這些新變量進(jìn)行聚類分析，進(jìn)一步降維。當(dāng)然這不是一個(gè)絕對(duì)不變的標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)實(shí)際效果作取舍，例如當(dāng)后面幾個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率較接近時(shí)，只選取其中一個(gè)就不公平了，若都選入又達(dá)不到簡(jiǎn)化變量的目的，那
數(shù)學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1