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基因表達(dá)數(shù)據(jù)主要來自于兩個(gè)方面：（1）基因芯片，這是最主要的表達(dá)數(shù)據(jù)來源，利用基因芯片技術(shù)可以大規(guī)模并行獲取基因轉(zhuǎn)錄結(jié)果mRNA的數(shù)據(jù)；（2）表達(dá)系列分析SAGE和差異顯示、蛋白質(zhì)芯片等是快速檢測蛋白質(zhì)及其含量的另一類技術(shù)。
通過分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)與疾病直接相關(guān)的基因，以及發(fā)現(xiàn)這些基因的活動(dòng)規(guī)律。
聚類分析是模式識別中一種非常有吸引力的方法，特別適用于模式分類數(shù)不知道的情況?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)聚類分析一般包括以下幾個(gè)步驟：（1）確定基因表達(dá)的數(shù)據(jù)；（2）計(jì)算相似性矩陣，各個(gè)矩陣元素代表兩個(gè)基因的表達(dá)是否相似；（3）選擇算法進(jìn)行聚類分析；（4）顯示分析結(jié)果。對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析之前，必須將包含在基因表達(dá)矩陣中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似程度分析，并且對分析結(jié)果進(jìn)行量化。通常情況下，相似往往被賦于一個(gè)較大的量化的值，而不相似則由一個(gè)較小的量化的值來表示。在實(shí)際計(jì)算中，往往以距離代替相似的概念，相似性度量被轉(zhuǎn)化為兩個(gè)基因表達(dá)模式之間的距離。距離越小，表達(dá)模式越相近，反之，則表達(dá)模式差異大。
圖1 表達(dá)模式的關(guān)系
幾種常用的聚類方法：
1、簡單聚類
假設(shè)有n個(gè)基因，表達(dá)數(shù)據(jù)向量分別為X1, X2,…, XN；令任意一個(gè)基因的表達(dá)向量為第一個(gè)聚類的中心，依次處理其它基因。
在處理第i個(gè)基因時(shí)，首先計(jì)算該基因的表達(dá)數(shù)據(jù)向量與現(xiàn)有各類中心的距離；假設(shè)與第j類的距離Dij最小，并且Dij<T，則將基因i分配到第j類；否則生成一個(gè)新類，該類的中心為第i個(gè)基因的表達(dá)向量。
2、層次式聚類
3、K平均聚類
任意選取K個(gè)基因表達(dá)向量作為初始聚類中心
Z1, Z2,…, Zk
反復(fù)迭代計(jì)算；如果||X-Zj(l)||< ||X-Zi(l)||(i=1,2,…,K,i?j)，則將X所代表的基因歸于第j類。按照上述辦法處理所有的基因；經(jīng)過上述處理，聚類可能發(fā)生變化，因此需要重新計(jì)算K個(gè)新聚類中心：
對于所有的聚類中心，如果Zj(l+1)=Zj(l)(j=1,2,…,K)，則迭代結(jié)束，得到最后的聚類結(jié)果；否則繼續(xù)進(jìn)行迭代計(jì)算。
4、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖3 SOM結(jié)構(gòu)圖
圖4 SOM聚類結(jié)果
5、模糊聚類分析方法
主要過程：
（1）建立模糊相似矩陣
（2）生成模糊等價(jià)矩陣
（3）構(gòu)建動(dòng)態(tài)聚類圖
6、聚類分析結(jié)果的樹圖表示
圖5 聚類分析結(jié)果樹圖
基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析，一個(gè)基因網(wǎng)絡(luò)由一組生物分子（如基因、蛋白質(zhì)）以及它們之間的相互作用構(gòu)成，這些生物分子共同完成一些特定的細(xì)胞功能任務(wù)。在實(shí)際分析過程中，往往以圖這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示基因網(wǎng)絡(luò)，圖中的節(jié)點(diǎn)代表基因或者蛋白質(zhì)，而節(jié)點(diǎn)之間的連線代表基因、蛋白質(zhì)之間的相互作用。基因網(wǎng)絡(luò)描述了特定細(xì)胞或組織中的功能路徑，如代謝、基因調(diào)控，信號傳導(dǎo)等。
基因表達(dá)實(shí)際上是細(xì)胞、組織、器官受遺傳和環(huán)境影響的結(jié)果。一個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄和表達(dá)由細(xì)胞的生化狀態(tài)所決定，在一個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄過程中，一組轉(zhuǎn)錄因子作用于該基因的啟動(dòng)子區(qū)域，控制該基因轉(zhuǎn)錄，而這些轉(zhuǎn)錄因子本身又是其它基因的產(chǎn)物。當(dāng)一個(gè)基因通過轉(zhuǎn)錄、翻譯形成功能基因產(chǎn)物后，它將改變細(xì)胞的生化狀態(tài)，從而直接或間接地影響其它基因的表達(dá)，甚至影響自身的表達(dá)。多個(gè)基因的表達(dá)不斷變化，使得細(xì)胞的生化狀態(tài)不斷地變化。
一個(gè)基因的表達(dá)受其它基因的影響，而這個(gè)基因又會影響其它基因的表達(dá)，這種相互影響、相互制約關(guān)系構(gòu)成了復(fù)雜的基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)之中隱含基因之間的相互作用關(guān)系，因而可以通過分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。
幾種基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型：
1、布爾網(wǎng)絡(luò)模型
圖6 布爾網(wǎng)絡(luò)模型
表1 節(jié)點(diǎn)C真值表
圖7 作用規(guī)則與系統(tǒng)運(yùn)行軌跡
圖8 布爾網(wǎng)絡(luò)模型狀態(tài)轉(zhuǎn)換
2、線性組合模型
線性組合模型是一種連續(xù)網(wǎng)絡(luò)模型，在這種模型中，一個(gè)基因的表達(dá)值是若干個(gè)其它基因表達(dá)值的加權(quán)和?；颈硎拘问綖椋?/span>
3、加權(quán)矩陣模型
加權(quán)矩陣模型與線性組合模型相似，在該模型中，一個(gè)基因的表達(dá)值是其它基因表達(dá)值的函數(shù)。
