數(shù)學(xué)建模華中賽b題優(yōu)秀論文(參考版)
2025-04-10 02:42本頁面
【正文】 %顯示點的序號 hold on。r39。color39。Fontsize39。 %顯示邊的權(quán)值 line([x(i) x(j)],[y(i) y(j)])。Fontsize39。 for i=1:n for j=i:n if A(i,j)~=0 c=num2str(A(i,j))。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D39。)。 end plot(x,y,39。 for i=1:ed x=[x 10*rand(1)+(i1)*10]。 y=[y 10*rand(1)+(i1)*10]。 y=[]。 h=floor(n/w)。 end function ND_netplot(A) [n n]=size(A)。 end ND_netplot(W)。 W(a(1),a(2))=1。 %關(guān)聯(lián)矩陣變鄰接矩陣 W=zeros(m,m)。 return。assess(i,1:4)=stats。,tep)。]。]。8. 附錄 基因網(wǎng)絡(luò)系數(shù)矩陣1 基因網(wǎng)絡(luò)系數(shù)矩陣2 基因網(wǎng)絡(luò)系數(shù)矩陣3 基因網(wǎng)絡(luò)系數(shù)矩陣4代碼：for(i=1:30)tep=[]。對于完全不相關(guān)的兩組變量的時候數(shù)據(jù)的誤差就會增大。滿足要求的基因在基因表達(dá)譜中的編號如下： 基因在基因譜中的位置對應(yīng)基因表達(dá)譜，將上述位置的基因編號拿出，方便后續(xù)數(shù)據(jù)分析，如下： 基因以及基因的指針編號對照基因表達(dá)譜中的數(shù)據(jù)得到了四個對于最終的因變量影響較大的基因，在譜中尋找所對應(yīng)的蛋白質(zhì)的信息如下表：Gene_IDSymbolDescriptionLocationType(s)1742DLG4discs, large homolog 4 (Drosophila)Plasma Membranekinase3669ISG20interferon stimulated exonuclease gene 20kDaNucleusenzyme27074LAMP3lysosomalassociated membrane protein 3Plasma Membrane64135IFIH1interferon induced with helicase C domain 1Nucleusenzyme 對臨床癥狀產(chǎn)生重要的蛋白質(zhì)綜上，結(jié)果認(rèn)為導(dǎo)致志愿者產(chǎn)生嚴(yán)重的臨床癥狀的蛋白質(zhì)主要有四種，其標(biāo)志依次為DLG4,ISG20,LAMP3,IFIH17. 模型的分析及改進(jìn) 對線性回歸模型擬合優(yōu)度的分析假設(shè)Ki為第I個類用線性回歸重構(gòu)基因網(wǎng)絡(luò)的擬合優(yōu)度，那么該網(wǎng)絡(luò)的平均擬合優(yōu)度 （71）帶入數(shù)據(jù)計算得到，所以該網(wǎng)絡(luò)具有一定的誤差，但是大致對于一個基因網(wǎng)絡(luò)還是有一定真是的反應(yīng)。通過相關(guān)性的分析便可以得到能夠推動產(chǎn)生臨床癥狀的關(guān)鍵基因，從而推出關(guān)鍵蛋白。又由于有四個數(shù)據(jù)有較大誤差，故對268組數(shù)據(jù)進(jìn)行LR分類。如果一個志愿者在某時間點產(chǎn)生了嚴(yán)重的臨床癥狀，則因變量結(jié)果為1，相反沒有產(chǎn)生嚴(yán)重的臨床癥狀則為0。因此采用的是LR分類器的方法去求解。 模型建立注射后不同人隨時間是否產(chǎn)生癥狀不同。對于上述模型可以采用最大似然估計方法對其回歸參數(shù)進(jìn)行估計。而當(dāng)前題目中只有產(chǎn)生和沒有產(chǎn)生臨床癥狀兩種不同的結(jié)果，所以采用此模型去尋求重要的蛋白質(zhì)是一個可以考慮的方法。我們要對所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找與染病相關(guān)系數(shù)大的基因，然后去依據(jù)基因表達(dá)譜中的數(shù)據(jù)中對于基因的描述去進(jìn)一步確定關(guān)鍵蛋白質(zhì)。假設(shè)是否展現(xiàn)嚴(yán)重的臨床癥狀為最后的因變量，那么由于這個因變量是二分類，所以考慮用邏輯回歸模型去對基因?qū)κ欠癞a(chǎn)生癥狀的關(guān)系做一個分析。這從網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上來講，我們是在逐個尋找網(wǎng)絡(luò)中每個頂點(基因 )的入邊的集合(即其他基因?qū)υ擁旤c對應(yīng)基因的調(diào)控關(guān)系 )，找到了每個頂點的入邊集合后，由頂點和邊組成的整個網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)就確定了。對于所有P個基因的全模型，可以表示成統(tǒng)一的矩陣形式如下
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