基因微阵列图像数据自动化提取
基因表达数据的多尺度特征提取与分类研究
基 因表达数据 的多尺度特征提取 与分类研究
伍亚舟， 玲 ， 张 罗万春， 东 易
Ｗ Ｕ Ｙａ ｈ ｕ， —ｚ ｏ ＺＨＡＮＧ Ｌ ｎ ＬＵＯ Ｗ ａ —ｃ ｎ， Ｄｏ ｇ ｉ ｇ， ｎ ｈｕ ＹＩ ｎ
表达数据进行 分析是一种新的有效的生物信 息学方法 ， 值得进一步探 索与研 究。
关键词 ： 阵列 ； 因表达数据 ； 微 基 多分辨率分析 ； 支持 向量机 Ｄ ：０ ７ ８ ．ｓ． ０ — ３ １ ０ ９１ ． ２ 文章编号：０ ２ ８ ３ （ ０ ９ １ — １４ ０ 文献标识码 ： 中图分类 号： ３ ８０ ＯＩ １． ７ ￣ｉ ｎ１ ２ ８ ３ ． ０ ． ０ ３ ｓ ０ ２ ３４ １０ — ３ １２ ０ ）３ ０ ４ — ２ Ａ Ｒ １． ４
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ｆ ａｕ ｅ ｆ ｇ ｎ ｘ ｒ ｓ ｉｎ ａ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｄ ｂ ｈ ｖ ｌｔ ｍｕ ｔ— ｅ ｏｕ ｉｎ ａ ａｙ ｉ ． ｅ ｆ ａｕ ｅ ｒ ｌｓ ｉ ｅ ｙ ｔ ｅ ｓ ｐ ｏ ｖ ｃ ｏ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｅ ｅ ｐ ｅ ｓｏ ｒ ｘ ｒ ｃｅ ｙ ｔ ｅ ｗａ ｅｅ ｌ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｌｓｓ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｅ ｃａ ｓ ｄ ｂ ｈ ｕ ｐ ￣ ｅ ｔｒ ｉ ｏ ｈ ｉ ｆ ｍａ ｈ ｎ ｓ ｎ ＢＰ ｅ ｒｌ ｅｗｏｋ ｍｅｈ ｄ ．ｈ ｒ ａ ｅ ｍｕ ｔ — ｃ ｌ ｆ ａｕ ｅ ｅ ｅ ｘ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ａ ｄ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ｔ ｏ ｓ ｅ ｅ ｒ Ｔ ｌ ｓ ａｅ ｅ ｔ ｒ ｇ ｎ ｅ ｐ ｅ ｓ ，ｈ ｍａ ｉ ｍ ｃ ａ ｓ ｉ ａｉｎ ａｅ ｓ ｉ ｏ ｘｍｕ ｌ ｓｉ ｃ ｔ ｒ ｔ ｉ ｆ ｏ
基因表达谱数据分析技术
第18卷第6期微阵列技术[1-3]的到来对生物学和医学来说是一场革命，通过它可以同时观测成千上万个基因的表达水平，从而能够在基因组水平上以系统的、全局的观念去研究生命现象及其本质。
还可以根据基因在不同条件下表达的差异性来进行复杂疾病诊断、药物筛选、个性化治疗、基因功能发现、农作物优育和优选、环境检测和防治、食品卫生监督及司法鉴定等，因此对基因表达谱的研究具有重要的理论价值和应用意义。
微阵列基因表达数据具有维数高、样本小、非线性的特点，这对一些传统的机器学习方法提出了新的挑战，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。
1基因表达数据采集基因表达数据采集可分为三个步骤：微阵列设计、图像分析和数据获取、过滤、标准化。
基因芯片（gene chip ），简称为微阵列,就是指固着在载体上的高密度DNA 微点阵，具体地说就是将靶基因或寡核苷酸片段有序地、高密度排列在玻璃、硅等载体上。
mRNA （信使核糖核酸）的表达水平的获得是通过选取来自不同状态的样本（如正常组织与肿瘤组织、不同发育阶段组织，或用药之前与用药之后组织等，一种称为实验样本，另外一种称为参考样本），在逆转录过程中,实验样本和参考样本RNA （核糖核酸）分别用不同的红、绿荧光染料去标记，并将它们混合，与微阵列上的探针序列进行杂交，经适当的洗脱步骤与激光扫描仪对芯片进行扫描，获得对应于每种荧光的荧光强度图像，通过专用的图像分析软件，可获得微阵列上每个点的红、绿荧光强度（Cy5和Cy3），其比值（Cy5/Cy3）表示该基因在实验样本中的表达水平。
在通常情况下，考虑Cy5和Cy3的数值时，还应考虑相应的背景数值，如果微阵列上某个基因的Cy5或Cy3数值比相应的背景数值低，则该基因的表达水平无法确定。
为了方便数据处理，常孟令梅等：一种基于DCT 变换的图像认证算法文章编号：1005－1228（2010）06－0017－03基因表达谱数据分析技术刘玲（江苏财经职业技术学院，江苏淮安223001）摘要：人类基因组计划的研究已进入后基因组时代，后基因组时代研究的焦点已经从测序转向功能研究，主要采用无监督和有监督技术来分析基因表达谱和识别基因功能，通过基因转录调控网络分析细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示，说明生命功能在基因表达层面的展现，对目前基因表达谱数据分析技术及它们的发展，进行了综述性的研究，分析了它们的优缺点,提出了解决问题的思路和方法，为基因表达谱的进一步研究提供了新的途径。
芯片数据提取与分析微阵列生物芯片...
摘要生物芯片技术是二十世纪出现的最具有时代特征的一项革命性技术它用承载有成千上万种DNA和蛋白序列的厘米见方的固体芯片取代了传统生物分析中所用的凝胶滤器和纯化柱它的出现对生物农业医学领域乃至整个人类生活健康的各个方面带来了巨大的影响生物芯片技术的作用就像生物微处理器能够在基因组规模上对基因表达谱病人基因型药物代谢疾病的发生和进展过程进行快速和定量的分析生物芯片检测技术对生物学的发展具有革命性的意义通过应用生物芯片扫描仪人们能够自动读取生物芯片上的信息在短短几分钟内获取大量的数据而在以前要读取这些数据需要几个月甚至几年的时间在荧光检测技术中体现生化反应程度的荧光由生物芯片扫描仪中的激光激发并通过光电倍增管或CCD相机捕获形成数字图像此图像即是生物芯片实验分析的原始数据因此生物芯片扫描仪性能以及对原始图像的处理效果将对后续分析具有重要影响本课题来源于生物芯片北京国家工程研究中心所承担的十五国家863计划生物芯片专项的研发项目微阵列生物芯片扫描仪的研制该项目致力于研制基于CCD相机和激光扫描显微镜结构的国产化生物芯片检测仪器目标是研制出价格低廉性能优良的国产生物芯片检测系统样机能使用该仪器进行临床疾病诊断分析本文首先介绍了有关生物芯片的基本概念和几种常用的生物芯片检测技术其中重点介绍了生物芯片的荧光检测技术然后探讨了生物芯片和生物芯片激光共聚焦扫描仪的工作原理以及目前国内外研发的最新进展接着阐述了我们选用的设计方案并且给出了仪器的原理图和结构图着重介绍了自制生物芯片激光共聚焦扫描仪系统的硬件电路及其相应嵌入式软件的设计在本文的最后我们对扫描仪的线性度灵敏度和重复性等性能指标进行了测试结果表明此生物芯片扫描仪是一台高性能的检测系统关键词生物芯片生物芯片扫描仪微阵列信号检测AbstractThe magic of biochip analysis is sweeping through the agricultural and medical sciences, replacing traditional biological assays based on gels, filters, and purification columns with small glass chips containing tens of thousands of DNA and protein sequences. Biochip function like biological microprocessors, enabling the rapid and quantitative analysis of gene expression patterns, patient genotypes, drug mechanisms, and disease onset and progression on a genomic scale. Biochip detection instruments are revolutionizing biology. These ingenious devices allow biochips to be read in an automated fashion, providing an amount of data in a few minutes that would have taken months or even years to acquire with antecedent technologies.In this technique, fluorescence intensities, which reflect the degree of biochemical reaction, are detected by imaging the array with a laser and capturing the image with a photomultiplier tube or a CDD camera, resulting in the production of digital images. The images from the reaction arrays constitute the essential raw data for biochip. Therefore, biochip scanner and robust image processing are particularly important and have large impacts on downstream analysis.This project is come from National Engineering Research Center for Beijing Biochip Technology. The project is supported by “863” project on biochip, which is studying on laser confocal biochip scanner and CCD biochip scanner. The target is working out a cheap and work well laser confocal biochip scanner, which can be used in clinic diagnosis. In this paper, the basic concepts and general application flows of biochip technology are introduced, including the detailed principles of fluorescence detections for biochip. We discuss the principle of biochip scanner and the latest development and research in the world; we also introduce our design of biochip including its principle figures and structure figures. We introduce in detail that the system’s hardware and the embedded software. The performances, including linearity, sensitivity, repeatability and so on, are tested with special methods. This biochip scanner is a high performance detection system.Keywords: Biochip Biochip scanner Microarray Signal detection1 绪论1.1生物芯片技术1.1.1生物芯片技术生物芯片biochip的概念来自计算机芯片发展至今不过十几年时间但进展神速它是指能对生物分子进行快速并行处理和分析的指甲盖大小的薄型固体器件[1]生物芯片能够以生物学上史无前例的快速度和精确性来研究生物的基因组信息其发展的最终目标是将生命科学和医学研究中许多不连续的分析过程包括样品制备生化反应及检测分析等集成到由一块或多块芯片构成的芯片实验室Lab-on-a-chip[1]或微型全分析系统micro total analytical system, μTAS[2]中自从1991年Fodor[3]等人提出DNA芯片的概念后近年来以DNA芯片为代表的生物芯片技术[4]~[7]得到了迅猛发展目前已有多种不同功用的芯片问世而且有的已经在生命科学研究中开始发挥重要作用生物芯片按功能分有基因测序芯片[8]表达谱芯片疾病诊断芯片[9]药物筛选芯片样品制备芯片[10]生化反应芯片[11]结果检测芯片[12]等按工作方式分有被动式芯片和主动式芯片[1]两种根据芯片结构和工作机理分为微阵列Microarray芯片和微流体Microfluidic芯片[13] [14]前者是由排成阵列形式的生物分子包括核酸蛋白质等构成其分析应用原理都是基于抗原和抗体的结合核酸分子的碱基互补作用等生物分子之间的亲和作用力所以也可通称为亲和型生物芯片后者则是以各种微管道网络为结构特征用来实现对包含生化组份微流体的控制和检测分析包括常见的毛细管电泳芯片[15][16]PCR反应芯片[11]介电电泳分离芯片[17][18][19]等本文谈到的生物芯片为微阵列生物芯片微阵列生物芯片是指采用光导原位合成或微量点样等方法将大量生物大分子比如核酸片段多肽分子甚至组织切片细胞等生物样品有序地固化于支持物如玻片尼龙膜等载体的表面组成密集二维分子排列然后与已标记的待测生物样品中靶分子反应反应结果用同位素法化学荧光法化学发光法或酶标法显示然后用精密的扫描仪或CCD 摄像技术记录通过计算机软件分析综合成可读的IC总信息从而判断样品中靶分子的数量[20][21]根据芯片上固定的探针不同微阵列芯片分为基因芯片蛋白质芯片细胞芯片组织芯片等微阵列生物芯片的检测过程如图1.1所示图1.1 微阵列生物芯片的检测过程因为基因表达的模式和它们的功能密切相关因此微阵列生物芯片为研究人类衰老药物反应激素反应脑疾病膳食及其他临床相关研究提供了史无前例的信息微阵列生物芯片技术也能用来检测基因序列的改变因而为在遗传筛选测试诊断领域建立新方法扫清了道路组织芯片和蛋白芯片正在对传统的组织免疫和生化分析进行微型化改造加速了人们对肿瘤分类蛋白-蛋白反应酶活性的分析由于微阵列生物芯片技术具有研究细菌病毒线虫果蝇植物奶牛鸡小鼠大鼠及灵长目基因组的能力它正在成为生物化学领域研究的诺亚方舟1.1.2生物芯片技术的历史基础生物芯片技术的出现在生物学发展的历史上是独特的因为还没有其它的技术把如此多的学科结合在一起并且能对生物体系提供定量和系统的分析20世纪90年代早期在斯坦福大学[22]发展起来的生物芯片技术主要结合了六门学科的内容它们是生物学化学物理学工程学数学和计算机科学下面从生物学的角度来观察生物芯片技术在历史发展过程中的继承性早在1949年Pauling及其同事就描述了基因突变改变的蛋白质和疾病之间的关系Pauling的实验表明患有镰刀型贫血症的病人红细胞中的血红蛋白较健康人的在凝胶电泳分析时迁移距离不一样Pauling等人把这种现象正确地解释为两者的血红蛋白表面电荷不一致通过调查比较正常个体镰刀型贫血症基因携带者和患病者Pauling等人认为血红蛋白编码基因的变化是引起血红蛋白改变的原因随后的基因测序证明了这一点Pauling等人发表的论文为人类疾病的分子遗传分析铺平了道路也为现在的生物芯片技术在遗传筛选检测和诊断领域的应用奠定了概念上的基础在Science杂志上发表的这篇有关血红蛋白的论文是生物芯片技术历史基础上的一个里程碑Watson和Crick于1953年在Nature杂志上发表的一篇杰出的论文中预测了DNA 分子的化学结构通过使用结构化学和模型的数据作者正确地推测DNA分子包含两条方向相反的链两条链通过碱基之间的氢键力结合在一起Watson和Crick还建议了特异的碱基配对法则A-T和 C-G以及磷酸基团分布在外部的双螺旋结构随后的生化和结构研究证实了这些预测Watson Crick和Wilkins由于发现了核酸的分子结构以及核酸在生物体中传递信息的重要性而分享了1962年的诺贝尔奖双螺旋结构的发现是十九世纪科学发现最重要的突破之一也是现今生物芯片技术中杂交反应的化学基础DNA和RNA聚合酶能把核苷酸连接起来合成DNA和RNA链20世纪50年代圣路易斯华盛顿大学的Kornberg及其同事受到Cori实验室有关糖原磷酸化酶工作的启发发现了DNA聚合酶随后Cori的另外一名学生Ochoa又发现了RNA聚合酶的活性Kornberg和Ochoa由于发现了核酸和脱氧核酸生物合成的机制而荣获1959年的诺贝尔奖聚合酶证明有很多实际的应用包括作为DNA重组聚合酶链反应PCR和微阵列分析中的关键酶聚合酶的发现在生物学的发展史上有着非常重要的意义一个特殊的DNA聚合酶是反转录酶它能以RNA为模板来合成DNA这个酶的活性是1970年由Baltimore Temin和Mizutani发现的他们结合DNA聚合酶分析和放射性同位素标记的方法发现在劳氏肉瘤病毒和其他RNA病毒合成过程中有反转录酶出现反转录酶含有核酸酶的活性以及在RNA病毒合成过程中必须有反转录酶的出现都表明有来自病毒的RNA作为模板以后的研究证明了这一点反转录酶的发现是出乎意料带有戏剧性的因为它看上去和当时认为的遗传信息应该从DNA流向RNA而不能逆向流动的观点是相反的Baltimore Temin和Dulbecco由于发现了肿瘤病毒和细胞遗传物质之间的相互作用而荣获1972年的诺贝尔奖反转录酶有很多实际上的用途包括在第一次生物芯片芯片实验中用作标记的酶[23]在20世纪70年代斯坦福大学的研究者研究了基于硝酸纤维素膜和尼龙膜的许多应用途径这些方法为二十年后生物芯片技术的建立提供了基本的理论基础1975年斯坦福大学的Crunstein和Hogness发表了第一篇描述生物芯片的论文作者采用了硝酸纤维素膜点上细菌克隆的方法来分离果蝇基因他们发表的文章也表明了在DNA杂交实验中行和列的重要性斯坦福大学的Davis及其合作者也用硝酸纤维素膜来检测细菌的噬菌斑类似的工作也用在高等生物中鉴别了第一个差异性表达的基因哈佛大学的Maxam和Gilbert以及MRC中心的Sanger和合作者在1977年分别独立地发明了DNA测序方法Gilbert和Sanger由于他们在确定核酸碱基序列上的贡献而分享1980年诺贝尔奖Sanger化学方法被用来对人的基因组进行测序测序得到的数据信息又被用来构建DNA生物芯片1980年的诺贝尔化学奖被授予给斯坦福大学的Berg由于他对核酸生化性质的基础研究特别是在重组DNA方面所作的工作Berg及其合作者建立的DNA重组技术是20世纪最重要的科技进步之一并且显示出很多实际的应用包括现在生物芯片技术中用到的克隆文库的制备DNA聚合酶发现后引发的另一革命性发明是20世纪80年代早期Cetus公司的Mullis及其同事发明的PCR技术PCR技术可以从少量的遗传物质中制备数以百万计的DNA拷贝确保可以从任何生物样品中对任何一个基因进行DNA分析PCR 技术在生物芯片样品制备过程和生物芯片用于诊断过程中都有广泛的应用荧光染料数十年来一直用于生物膜的检测包括Waggoner和Stryer在20世纪70年代做的早期研究而后在20世纪90年代早期有人将花青素cyanine这种染料用于DNA探针的酶促制备过程Pinkel及其同事在20世纪80年代和90年代早期发明了双色标记和检测方法用于染色体分析以上在荧光和荧光显微镜方面所做的工作为现在的生物芯片技术中荧光标记和荧光检测的应用奠定了基础在玻片上进行的初期的杂交反应是20世纪80年代晚期和90年代早期由Mirzabekov及其合作者在莫斯科Fodor及其合作者1991年在Affymax公司Maskos 和Southern1992年在牛津大学Eggers及其合作者在Baylor Smith及其合作者在美国威斯康星大学分别进行的在Imperial Cancer Research Fund (ICRF)工作的Hans Lehrach及其同事在20世纪80年代后期开创性地把机械手用于DNA阵列的快速制备他们使用固体针在尼龙膜上点入基因组DNA克隆制备了较大的阵列尽管他们制备的阵列还比较大但他们的工作表明机械手可以用于阵列的制备高精度的运动控制系统可广泛地用于光引导原位合成接触式点样和喷墨式点样1.2 生物芯片的使用生物芯片的使用过程一般来说包括如图1.2所示的几个步骤样品处理目标分子富集转录文库制备增扩标记数据处理放射显影光化学电化学活性酶促反应综合信息分析检测洗涤分子间反应或杂交芯片制作配体点阵及固定化图 1.2 生物芯片使用过程 1.2.1 样品处理 生物样品往往是非常复杂的生物分子混合体除少数特殊样品外一般不能直接与芯片反应必须将样品进行预处理例如从血液或活组织中获取的DNA/mRNA 样品在标记成为探针以前必须扩增以提高阅读灵敏度[24]根据样品来源基因含量检测方法和分析目的不同采用的分离扩增及标记方法也不同为了获得反应信号必须对样品进行标记标记方法有荧光标记法[25]生物素标记法同位素标记法等1.2.2 芯片制作生物芯片的制作需要做三方面的准备准备固定在芯片上的生物分子样品芯片片基和制作生物芯片的仪器研究目的不同期望制作的芯片类型不同制备芯片方法也不尽相同以基因芯片为例基本上可分为两大类一类是原位合成即在支持物表面原位合成寡核苷酸探针适用于寡核苷酸一类是预合成后直接点样多用于大片段DNA有时也用于寡核苷酸甚至mRNA 1光引导原位合成法 AffymaxSanta Clara, CA 的Fodor 和他的同事在微电子工业的光刻技术基础上做了极具创意的改进发明了光引导原位合成法[26]用紫外光和固相化学合成的方法制作微阵列这种发明于上世纪九十年代初期的光引导原位合成方法发展非常迅速已经成为应用最为广泛的微阵列生物芯片制备方法中的一种Affymetrix 公司利用光引导原位合成技术制备核酸微阵列生物芯片2000年售出了超过200 000片用这种方法制作的微阵列生物芯片光引导原位合成前玻片表面先作硅烷化处理使玻片表面上生成活性胺基团然后用第二种含有特殊化学基团methylnitropiperonyloxycarbonyl MeNPOC 的试剂修饰活性胺基团MeNPOC 基团对于各种化学反应试剂都很稳定但可以被强紫外光照射大约30秒后有选择性地去掉MeNPOC 基团能够抑止任何没有紫外光介入下的化学反应因此被称为光保护基团去掉光保护基团后基片去除保护的表面上可以和特定种类的DNA 碱基充分反应微阵列生物芯片表面上的分子与DNA 碱基键合在脱氧核糖的3’位置这个位置上有一个活性氨基磷酸酯基团如图1.3 合成单元活化亲核反应键合重复图 1.3 光导原位合成的化学过程DNA 碱基连在玻片表面上这一过程被称为耦合每一个耦合过的碱基都在其5’羟基位有一个光保护基团如图 1.3用紫外光照射后碱基上的MeNPOC 基团被去掉且可与第二个碱基耦合重复去除掩膜基团耦合新的碱基步骤可以在玻片上合成各种序列的寡聚核苷酸利用光掩膜可以对微阵列生物芯片上特定区域有选择性的去除光保护基团从而在微阵列生物芯片表面的各个位置合成寡聚核苷酸光掩膜是半导体工业中用于生产微处理器用的镀铬模板光掩膜包括表面镀铬的玻璃板以及板上各个没有铬的区域如图1.4铬阻止紫外光通过而没有铬的区域则允许紫外光通过且照射到基片表面上因为掩膜可以加工成涂铬区域和不涂铬区域的不同种组合紫外光可以按照任何顺序照射到基片的各个区域这样可以用一组光掩膜逐步合成各种序列的寡聚核苷酸微阵列每个光掩膜可以在基片的任何位置合成DNA碱基镀铬模板上的单元可以做得很小能够制备点径为2050m的微阵列现在Affymetrix公司可以制备密度大于250000点/cm2的微阵列生物芯片光掩膜紫外光表面修饰有保护基团的基片键合后的碱基图1.4 按光掩膜定义的方式进行键合相比接触式和非接触式点样方法光引导原位合成的主要优势是任何序列的微阵列都可以用4种碱基A, G, C和T来构建用几种试剂代替为微阵列上每个位点制备和储存样品是其一大优势尤其是需要制备复杂的微阵列生物芯片时而劣势是其局限于制备短长度的寡聚核苷酸微阵列< 30个核苷酸光掩膜和微阵列生物芯片的加工成本也相当昂贵但是光引导原位合成法可能是最为经济的制备大量全基因组微阵列生物芯片的方法2点样法点样法是将预先通过液相化学合成好的探针PCR技术扩增后的cDNA或基因组DNA经纯化定量分析后通过由阵列复制器arraying and replicating device ARD 或阵列点样仪arrayer及电脑控制的机器人准确快速地将不同探针样品定量点样于带正电荷的尼龙膜或玻片相应位置上支持物应事先进行特定处理例如以带正电荷的多聚赖酸或氨基硅烷包被再由紫外线交联固定后即得到微阵列生物芯片点样的方式分两种其一为接触式点样[27]即点样针直接与固相支持物表面接触将样品留在固相支持物上其二为非接触式点样即喷点它是以压电原理将样品通过毛细管直接喷至固相支持物表面打印法的优点是探针密度高通常1平方厘米可打印2500个探针缺点是定量准确性及重现性不好打印针易堵塞且使用寿命有限喷印法的优点是定量准确重现性好使用寿命长缺点是喷印的斑点大因此探针密度低通常只有1平方厘米400点点样机器人有一套计算机控制的三维移动装置多个打印/喷印头一个减震底座上面可放内盛探针的多孔板和多个芯片根据需要还可以有温度和湿度控制装置针洗涤装置打印/喷印针将探针从多孔板取出直接打印或喷印于芯片上检验点样仪是否优秀的指标包括点样精度点样速度一次点样的芯片容量样点的均匀性样品是否有交叉污染及设备操作的灵活性简便性等等图1.5所示为点样仪实物图图1.5 点样装置实物图1.2.3 芯片检测芯片结果的判读要依据标记的报告分子的种类来设计判读装置最早是用同位素标记法需经过曝光显影然后用具有寻址功能的扫描仪扫读荧光标记是芯片信息采集中使用最多也是最成功的一种报告标记它没有同位素的使用限制应用激光作为激发光源的共聚焦扫描装置具有极高的分辨能力可以定量测读结果并可以有极高的灵敏度和定位功能目前已被普遍用于芯片杂交结果判读[28]进行平行分析时需要采用两种或更多不同波长的激光来激发2种或2种以上的荧光素来示差显示杂交结果此时氩离子激光器及氦氖激光器是较好的选择例如General Scanning公司的Scan Array 3000是双色荧光标记双激光激发的[29]而其后的Scan Array 4000和5000则是四激光激发四色荧光标记的气体激光器虽然在性能方面有巨大的优势但是其体积较大而且使用寿命短限制了它在扫描仪系统中的使用最新的扫描仪系统中有些使用半导体固体激光器它体积小寿命长价格便宜而且随着科学技术的不断发展半导体固体激光器的性能也在不断提高逐渐接近气体激光器的性能使用半导体固体激光器取代气体激光器是未来生物芯片扫描仪开发的趋势1.2.4 芯片数据提取与分析微阵列生物芯片数据分析简单来说就是对微阵列生物芯片的图像进行处理对图像中斑点的荧光信号进行定量分析通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类最终整合荧光斑点的生物学信息微阵列生物芯片在一块片基上集成了数十个至数万个点的识别分子每个点对应于一个基因或一段核酸DNA RNA片断或cDNA序列和反应测定的光密度值对于多色荧光染料标记的芯片还包括了荧光强度的比例信息同时芯片制作的目的制作的条件和方法样品的制备反应条件清洗条件和检测条件等信息均与该芯片对应可见在芯片的制作测定前后都有大量的信息数据需要处理因此需要有一个专门的系统来处理芯片的数据[30]一个完整的芯片数据处理系统应该包括芯片图像分析和数据提取芯片数据的统计学分析目前商用芯片数据处理软件层出不穷并不断有新的软件推出常用的有Axon Instruments公司的GenePix Pro软件Biodiscovery 的ImaGene系列Parkard的QuantArray等微阵列芯片数据提取与分析主要包括图像数据提取芯片数据标准化处理Normalization比率Ratio分析基因聚类分析Gene Clustering[31][32][33]1图像数据提取激光扫描仪扫描芯片得到的Cy3/Cy5图像文件通过图像滤波定位信号斑点提取得到基因表达的荧光信号强度值和背景值最后以列表或矩阵形式输出提取的数据结果由于芯片的制作反应清洗和测定过程中难免灰尘的污染以及测定样品中核酸蛋白质细胞和组织碎片的干扰或者由于芯片扫描仪的噪音往往产生较大的刺峰信号如果不予以消除将影响实验的结果[31] ImaGene采用一种中值过滤器的方法这种方法只能消除较尖细的刺峰干扰对于较粗大的刺峰不能剔除对一些较粗大的背景噪声可以通过对二值化后的图像的进行图像分割计算各分割区域的特征圆度较好并且面积也比较符合指标的区域即可认为是信号点面积太大超过指标的区域或者面积比较大并且圆度指标比较差的区域可以认为是噪声点也有人采用基于模糊数学以及神经网络的数字形态学方法构造不同尺寸不同形状的滤波算子,经腐蚀膨胀等运算提高图像的质量[34][35][36]点样仪在芯片上所点点阵为一个阵列形式但是由于点样的误差这个矩阵形式的点阵会出现一定偏差例如整个点阵的扭曲或点阵中斑点位置的偏移而且由于芯片上较大组织碎片或者灰尘的污染得到图像中会出现尺寸较大且亮度较高的噪声点这些点使用模式识别的方法较难排除因此较多的软件对斑点的识别仍然需要人为干预和帮助最常用的斑点识别方法是在图像中选择需要识别的区域输入芯片阵列的行列数斑点半径和阵列的行列间距由计算机自动产生一个圆圈整列套在芯片图像中使每个圆圈内包括一个斑点由于点阵排列的不完全规则需要手动对单个点进行调整通常的定量程序可以提供不同的确定斑点信号值和背景值的方法可以选择整个斑点区域确定信号强度但因为斑点内像素强度并不一致因此斑点内有效信号像素并不组成一个圆形在精确定量的情况下需要在斑点区域内分离有效信号像素和背景像素[37][38]背景的测量方法也不尽相同对于标准的玻片片基微阵列生物芯片阵列上不同位置的背景水平是不同的因此通常对不同斑点选取不同的背景常以斑点圆形区域外的一个环状区域作为斑点背景区域微阵列生物芯片中阵列各斑点提取的数据有斑点像素均值斑点区域内各像素灰度值的平均斑点的面积斑点区域内像素总数斑点像素中值斑点区域内各像素灰度值的中位值斑点像素标准差斑点区域内像素灰度值的标准差背景像素均值背景像素中值和背景像素标准差等推荐使用斑点区域和背景区域像素灰度的中值作为斑点强度和其背景强度下文中若无特别说明均采用此方法计算斑点强度此外对于双色荧光标记的芯片还需要提取阵列各个斑点2种不同荧光的强度值比[31]图像分析的目的是将扫描得到的微阵列生物芯片图像变成一个斑点强度数据阵列在数据提取完成后必须将各样点的数据输出大部分软件将提取的数据按芯片上点阵排列顺序以TXT文本文件的格式存入磁盘以便供其他的分析处理软件调用或者将此数据集输入到特定的关系型数据库中保存便于进一步的分析处理和查询2芯片数据标准化由于样本差异荧光标记效率和检出率的不平衡需对Cy3和Cy5的原始提取信号进行均衡和修正才能进一步分析实验数据芯片数据标准化正是基于此种。
改进的非负矩阵因子分解算法在基因数据分析中的应用
规模的矩阵数据 的处理和分析． Ｍ Ｎ Ｆ能被用于发现数据库中的图像特征 ， 便于快速 自动识别 ； 能够发现文 档的语义相关度 ， 用于信息 自动索引和提取 ； 能够在 Ｄ Ａ阵列分析 中识别基因等． ｅ Ｎ 自ＬｅＤ Ｄ等提出 Ｎ Ｆ的 Ｍ 基本算法后 ， Ｍ Ｎ Ｆ的算法也得到了不断的发展 ， ＰｄｏＣｒ ｏａ ａｚ 如 ｅｒ ａ ｎ－ ｅ 等提出了非平滑非负矩阵分解 ， ｍ Ｓ 并将其 用于基 因数据分析 ； ｏｅ ＰｔｋＯ提出了非负稀疏编码方法 ， Ｈ ｙｒ ａ ｉ ｒ 并用于视神经科学中的非负变量分析 ；ｉ Ｌ ｕ
ＷＨ （． ） １ １
其 中 Ｖ是一 个 ｍ ×凡的矩 阵 ， 是一个 ｍ ×ｒ ｗ 的矩 阵 ，为分 类数 ， 是 一个 ｒ×ｎ的矩 阵． 据经验 ， ｒ Ｈ 根 当所选择 的ｒ 值满 足 （ ＋ｎ ｒ＜ｍ ｍ ） ｎ时 ， 和 Ｈ 的维数 比原始矩 阵 ’小 ， ｗ ， 才可认 为是 对原始数 据矩 阵的压缩 ．
基金项 目 ：国家 自然科学基金 资助 项 目（ ０ ００ ８ ３３ ０ ８ ）
作者 简介 ： 张
瑾 （９ ２一） 女 ， １８ ， 江苏吴 江人 ， 硕士研究 生 ， 主要从事基 因信息处理研究
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报（自然科学版）
第２ ４卷
１ １ 基 本 的 Ｎ Ｆ 算 法 ． Ｍ
非 负矩阵 因子分解 的基本 思想 可以简单 描述 为 ： 对任 意 给定 的一个 非 负矩 阵 Ｖ， ＭＦ算 法试 图找到一 个 Ｎ 非负矩 阵 ｗ 和一个 非 负矩 阵 Ｈ， 得 使
第２ ４卷第 ４期 ２０ ０ ８年 １ Ｏ月
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报（ 自然科学版 ）
基于集成分量的基因微阵列数据分类方法的研究
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宋 红 胜 。孔 薇
（ 海 海 事 大 学 信 息 工程 学 院 ，上 海 ２ １０ ） 上 ０ ３ ６
摘 要 ：构 造 高 精 度 分 类 模 型 是 对 基 因表 ： 数 据 分 析 的 主 要 研 究 方 向 之 一 ， 提 取 不 同特 征 空 间产 生 的 分 类 效 果 有 逛谱 但
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微阵列—比较基因组杂交技术及其在肿瘤研究中的应用
微阵列—比较基因组杂交技术及其在肿瘤研究中的应用微阵列技术是一种高通量的基因表达分析方法，它通过比较基因组杂交技术实现对大量基因表达水平的同时检测和分析。
本文将介绍微阵列技术的原理和应用，并重点探讨其在肿瘤研究中的应用。
一、微阵列技术原理微阵列技术是基于比较基因组杂交的原理实现的，其基本步骤包括样本准备、RNA提取和标记、芯片杂交和信号检测四个主要环节。
1. 样本准备：首先需要提取研究对象的RNA样本，例如从肿瘤组织或正常组织中提取RNA。
为了获得可靠的数据，研究者需要大量重复样本。
2. RNA提取和标记：首先将提取的RNA逆转录成cDNA，然后利用核酸杂交和扩增技术，将样本RNA与反义RNA标记物杂交。
标记物可以是荧光标记的核酸分子或生物素等，以便后续的检测。
3. 芯片杂交：将标记的RNA样本加入到微阵列芯片上，通过杂交反应使得标记物与芯片中的探针片段互相结合。
4. 信号检测：利用激光扫描仪扫描芯片上的标记物，获取荧光信号，并根据信号的强度和密度来定量分析基因的表达水平。
二、微阵列技术在肿瘤研究中的应用微阵列技术在肿瘤研究中具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面：1. 基因表达谱的分析：通过微阵列技术可以同时检测和分析大量的基因表达水平，从而了解肿瘤发生发展的分子机制。
比较正常组织与肿瘤组织的基因表达谱差异，可以发现潜在的肿瘤标志物或靶向治疗的新靶点。
2. 肿瘤分类与诊断：肿瘤是一类异质性很强的疾病，通过微阵列技术可以将肿瘤分子分型和个性化治疗相结合，实现精准医疗。
通过分析肿瘤细胞的基因表达谱，可以准确地判断肿瘤类型和预测患者的预后。
3. 药物研发与耐药机制研究：利用微阵列技术可以筛选出特异性作用于肿瘤的新药物。
通过比较药物敏感性和耐药性细胞系的基因表达差异，可以揭示耐药机制，并寻找新的治疗策略。
4. 分子靶向治疗的预测：微阵列技术能够评估患者对靶向治疗的敏感性和预测疗效，从而帮助医生制定个体化的治疗方案。
基于微阵列技术的基因表达分析
基于微阵列技术的基因表达分析随着基因工程、分子生物学等技术的发展，研究人员可以更深入地了解人类及其他生物的遗传特征。
而在这些技术中，微阵列技术是一项非常重要的技术。
本文将阐述基于微阵列技术的基因表达分析，并探讨其在生物学研究中的应用。
基因表达与微阵列技术基因表达是指基因识别到转录、翻译成蛋白质的过程。
基因表达分析是指研究哪些基因在特定条件下被表达。
这一分析方法通常是使用微阵列技术来大规模地测量基因表达水平的变化。
微阵列是一种高度自动化的技术，可以同时检测几千个基因。
它的工作原理是在面积较小的玻璃芯片上固定许多小的DNA探针。
这些探针是用来识别特定的基因片断。
然后，可以将待分析的RNA样品标记并施加到微阵列上。
在特定的条件下，样品RNA会与相应的探针杂交，并产生荧光强度信号，从而量化基因表达的水平。
微阵列技术的优势是非常显著的。
它可以同时检测数千个基因，从而提供了对生物系统的全方位的了解。
而且，它可以使研究人员更好地理解基因行为，无论是研究开放的基因、发掘新基因或是研究疾病潜在治疗机会。
通过对基因表达的改变进行研究，可帮助科学家确定诸如癌症等疾病的起源和发展过程，以及如何诊断和治疗这些疾病等因素。
微阵列技术在生物富集与筛选中的应用微阵列技术可用于对基因表达进行富集和筛选。
例如，使用微阵列技术可以轻松地识别一组特定的基因表达，使其在不同阶段的生命过程中精确定义。
这些进一步识别的基因可以用于更精确地发掘某类生物过程的机理。
此外，微阵列技术也可以用于生物标志物的探测。
生物标志物是指某些物质特征，可用于检测疾病状态或生物过程。
微阵列技术可用于识别有关某疾病的生物标志物，从而为理解某些疾病的发病机理提供线索并提供有关诊断与治疗的见解。
未来的微阵列应用微阵列技术已经发展了20多年，而目前正在探索并发展其潜在应用。
例如，已经出现了一些新技术，其中一些可以使用单细胞分析来评估生物组织状态。
这可以帮助医生更准确地理解患者的病情，并制定更有效的治疗计划。
基因表达分析中的微阵列数据处理技术应用分析
基因表达分析中的微阵列数据处理技术应用分析微阵列技术是一种广泛应用于基因表达分析的高通量技术，它能够同时检测上千个基因在细胞或组织中的表达水平，并为我们提供大量的基因表达数据。
然而，处理和分析微阵列数据是一个复杂而繁琐的过程，需要采用一些专门的技术和方法，以提取和解释有价值的信息。
本文将对微阵列数据的处理技术及其在基因表达分析中的应用进行分析和讨论。
首先，微阵列数据处理流程主要包括预处理、质量控制、归一化和差异分析等步骤。
预处理是将原始的图像数据转换为表达矩阵的过程，通常包括背景校正和探针强度的计算。
质量控制是评估数据的可靠性和准确性的步骤，包括检测和删除低质量的样本、探针和基因。
归一化是对数据进行标准化处理，以消除技术和实验间的变异性。
差异分析则是比较不同组间基因的表达水平，找出显著差异的基因。
以上步骤在微阵列数据处理过程中相互关联，确保最终结果的可靠性和准确性。
在实际应用中，我们可以利用微阵列数据处理技术来解决一些生物学问题。
首先，微阵列数据处理技术可以帮助我们识别和鉴定与疾病相关的基因。
通过比较病例组和对照组的基因表达谱，我们可以筛选出在疾病发生和发展过程中显著改变的基因，进一步研究其功能和机制。
其次，微阵列数据处理技术可以帮助我们了解基因调控网络和信号通路。
通过构建基因共表达网络和进行功能富集分析，我们可以揭示基因之间的相互作用关系和重要的生物学通路，从而深入理解基因表达调控的机制。
此外，微阵列数据处理技术还可以帮助我们预测疾病的发生和预后。
通过建立预测模型和分析基因签名，我们可以根据患者的基因表达谱进行疾病的早期诊断、预后评估和个体化治疗。
虽然微阵列数据处理技术在基因表达分析中具有重要的应用价值，但是也存在一些挑战和限制。
首先，微阵列数据处理过程中存在大量的假阳性和假阴性结果，需要采取一些统计方法和策略来控制错误率。
其次，微阵列数据处理需要耗费大量的计算资源和时间，对于大规模数据分析来说尤为突出。
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）蔡政安副教授（台湾前⾔在⼈类基因组测序计划的重要⾥程碑陆续完成之后，⽣命科学迈⼊了⼀个前所未有的新时代，在⼈类染⾊体总长度约三⼗亿个碱基对中，约含有四万个基因，这是⽣物学家⾸次以这么宏观的视野来检视⽣命现象，⽽医药上的研究⽅针亦从此改观，科学研究从此正式进⼊后基因组时代。
微阵列实验(Microarray)及其它⾼通量检测(high-throughput screen)技术的兴起，⽆疑将成为本世纪的主流；微阵列实验主要的优势在于能同时⼤量地、全⾯性地侦测上万个基因的表达量，通过基因芯⽚，可在短时间内找出可能受疾病影响的基因，作为早期诊断的⽣物标记(biomarker)。
然⽽，由于这⼀类技术的⾼度⾃动化、规模化及微型化的特性，使得他们所⽣成的数据量⾮常庞⼤且数据形态⽐⼀般实验数据更加复杂，因此，传统统计分析⽅法已经不堪使⽤。
在此同时，统计学家并未在此重要时刻缺席，提出⾮常多新的统计理论和⽅法来分析微阵列实验数据，也⼴受⽣物学家所使⽤。
由于微阵列数据分析所牵涉的统计问题层⾯相当⼴且深⼊，本⽂仅针对整个实验中所衍⽣的统计问题加以介绍，并介绍其中⼀些新的图形⼯具⽤以呈现分析结果。
基因芯⽚的原理微阵列芯⽚即⼀般所谓的基因芯⽚，也是基因组计划完成后衍⽣出来的产品，花费成本虽⾼，但效⽤⽆限，是⽬前所有⽣物芯⽚中应⽤最⼴的，由于近年来不断改进，也是最有成效的⽣物技术。
⼀般⽽⾔，基因芯⽚是利⽤微处理技术，先把⼈类所有的基因分别固着在⼀⼩范围的玻璃⽚(glass slide)、薄膜(membrane)或者硅芯⽚上；然后，可以平⾏地、⼤量地、全⾯性地侦测基因组中mRNA的量，也就是侦测基因的调控及相互作⽤表达。
⽬前微阵列芯⽚⼤致分为以下两种平台:cDNA芯⽚及⾼密度寡核⽢酸芯⽚(high-density oligonucleotide)，两种系统⽆论在芯⽚的制备及样本处理上都有相当的差异，因此在分析上也略有不同，以下便就芯⽚的特性简略介绍。
Relief-PSO混合算法在基因微阵列特征选择中的应用
Relief-PSO混合算法在基因微阵列特征选择中的应用杜洪波;董文娟【摘要】在处理高维小样本、高冗余、高噪声的基因微阵列数据时,无法采用传统特征选择方法进行分析.针对该问题提出了一种结合Relief和粒子群优化算法(Relief-PSO)的混合特征选择方法.首先采用Relief预选滤除部分特征,然后以SVM-PSO封装算法选择出最优特征子集,采用典型的小样本高维公共微阵列数据测试算法.结果表明,总体分类精度不低于85％,与SVMRFE,SVMDEA特征选择算法进行了比较,基于Relief和PSO的混合特征选择算法精度较高,能够有效应用于基因微阵列数据的分析.【期刊名称】《沈阳工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(012)003【总页数】5页(P267-271)【关键词】特征选择;Relief;PSO;基因微阵列【作者】杜洪波;董文娟【作者单位】沈阳工业大学理学院,辽宁沈阳110870;沈阳工业大学理学院,辽宁沈阳110870【正文语种】中文【中图分类】TP391随着人类基因组测序计划的阶段性进展陆续完成，生命科学研究逐步迈进后基因组时代，以微阵列实验为代表的高通量检测技术日益兴起[1]。
由于DNA微阵列实验的成本高、实验次数少，以致基因表达谱数据呈现小样本特性；同时，实验测试表达的基因数量惊人，导致了基因表达谱数据呈现高维特性。
在这种数据的高维小样本问题中，样本特征维数远远高于样本个数，传统的机器学习算法难以担负，给基因分析带来了极大的挑战[2-4]。
维数约简是处理该问题的主要途径，其包括特征抽取(Feature Extraction)和特征选择(Feature Selection)2种方式，前者是通过组合变化构造新的低维特征空间，后者是采用特定的评估标准选择最优特征子集，从而达到降维的目的[5]。
相比而言，特征选择具有不改变原始特征空间、计算复杂度低、更为精确、易于理解等特点，适用于大规模数据处理。
三种基因表达数据的获得方法
三种基因表达数据的获得方法DNA微阵列基因表达数据分析基因表达数据反映的是直接或间接测量得到的基因转录产物 mRNA 在细胞中的丰度，这些数据可以用于分析哪些基因的表达发生了改变，基因之间有何相关性，在不同条件下基因的活动是如何受影响的。
它们在医学临床诊断、药物疗效判断、揭示疾病发生机制等方面有重要的应用。
检测细胞中 mRNA 丰度的方法有 cDNA 微阵列、寡核苷酸芯片、基因表达系列分析( Serial analysis of gene expression ，SAGE )、RT-PCR等。
目前，高通量检测基因组 mRNA 丰度的方法主要是 cDNA 微阵列、寡核苷酸芯片，它们的原理是相同的，即利用 4 种核苷酸之间两两配对互补的特性，使两条在序列上互补的单核苷酸链形成双链，这个过程被称为杂交。
基本技术路线是：制备芯片，在一个约 1cm 2 大小的玻璃片上，将称为探针的 cDNA 或寡核苷酸片段固定在上面;从细胞或组织中提取 mRNA ，通过 RT-PCR 合成荧光标记的 cDNA ，与芯片杂交;用激光显微镜或荧光显微镜检测杂交后的芯片，获取荧光强度，分析并得到细胞中 mRNA 丰度的信息。
一、 cDNA 微阵列cDNA微阵列荧光图像杂交检测原理在制造 cDNA 微阵列时，点样点的大小是不能保证完全一样的，点的排列也可能是不规则的，这意味着要比较不同微阵列图像的荧光绝对强度是不合理的，因此通常使用双色荧光系统来纠正点之间的差异。
在制备样本时，使用两个样本，一个称为控制样本( control sample )或对照样本 (reference sample) ，通常用绿色荧光素( Cy3 )标记其 cDNA ，另一个为测量样本，用红色荧光素( Cy5 )标记其 cDNA。
这两个样本按照相同的实验方案分别制备不同荧光素标记的 cDNA ，并按 1 ： 1 的比例混合，然后与 cDNA 微阵列杂交，用不同波长的激光扫描杂交后微阵列，分别获取荧光强度，并成像。
基于表型以及微阵列数据的基因(型)分类技术研究的开题报告
基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术研究的开题报告一、研究背景随着生物技术的不断发展，生物信息学领域不断涌现出新的技术和方法。
其中，基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术已成为当前生物信息学领域的热点。
随着人类基因组计划的完成，大量的基因序列数据被公布，包括人类和其他种类的基因组数据。
这些数据的分析和利用，有助于我们更好地了解基因和表型之间的关系。
在这个过程中，基因分类技术起着重要的作用。
二、研究目的本研究旨在开发一种基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术，探索该技术在生物信息学领域中的应用价值，为基于表型信息的相关研究提供技术支持。
具体来说，本研究将通过以下几个方面进行探索：1.基于表型数据建立基因分类模型对大量的表型数据进行分析和处理，提取出对基因分类有意义的特征，通过建立基因分类模型实现基因分类。
2.基于微阵列数据建立基因分类模型对微阵列技术进行学习和应用，对大量的微阵列数据进行分析和处理，提取出对基因分类有意义的特征，通过建立基因分类模型实现基因分类。
3.将表型和微阵列数据相结合进行基因分类通过将表型和微阵列数据结合使用，利用两者之间的相关性进行基因分类，以提高分类准确率。
三、研究方法1.数据预处理将表型数据进行标准化、降维处理等操作，将微阵列数据进行质量控制、数据预处理、正则化等操作。
2.特征选择对预处理后的数据进行特征选择，挑选出对基因分类有重要意义的特征。
3.模型建立基于选定的特征，结合机器学习等算法建立基因分类模型。
4.模型评价对建立的模型进行评价和优化，评价指标包括分类准确率、灵敏度、特异度等。
5.模型应用将建立好的模型应用到实际数据中进行基因分类，并与其他基因分类方法进行比较分析，验证该技术的可行性和有效性。
四、研究意义本研究将有助于加深我们对基因和表型之间关系的理解，探索基于表型信息的基因分类技术，为相关领域的研究提供新的思路和方法。
同时，本研究所开发的技术具有很高的实用价值，可应用于医学诊断、生物生产、动物育种等领域。
微阵列技术的实验设计和数据分析指南
微阵列技术的实验设计和数据分析指南微阵列技术（microarray technology）是一种用于同时检测和量化大量基因表达水平的高通量方法。
它的广泛应用在生物医学研究、药物开发和临床诊断中具有重要的意义。
本文将为您提供微阵列实验设计和数据分析的指南，帮助您准确并有效地进行研究。
1. 实验设计1.1 定义研究问题：首先明确您的研究目的和问题，确定您希望回答的科学问题，例如，探究某个疾病的潜在生物标志物或评估药物治疗的剂量依赖性。
1.2 样本选择和处理：选择适当数量和类型的样本，确保代表性和可比性。
样本预处理包括RNA提取、反转录和标记等步骤，务必遵循标准化的流程和实验室规程。
1.3 平衡处理和随机分组：如研究涉及多组样本比较，应注意考虑处理组间的平衡和随机分组，以减少实验批次效应对结果的影响。
1.4 样本重复：为了评估实验的可重复性和可靠性，在实验设计中应包含适当数量的样本重复，以确保结果的统计意义和稳定性。
2. 平台选择和实验流程2.1 微阵列芯片选择：根据研究问题的需要，选择适当的微阵列芯片平台。
考虑芯片上的探针数目、探针的特异性和可靠性，以及平台的成本等因素。
2.2 样本标记和杂交：根据芯片厂商提供的标准操作步骤，进行样本标记和杂交，将标记后的核酸探针混合物与芯片进行杂交，使其与目标序列特异性结合。
2.3 芯片扫描和图像分析：使用合适的芯片扫描仪对芯片进行扫描，将获得的图像导入图像分析软件进行信号强度的提取和图像处理。
3. 数据预处理和质量控制3.1 数值转换：使用适当的数值转换方法，将原始数据转换为可解释和比较的数值，如对数转换、Z-score标准化等。
3.2 质量控制：对实验过程中生成的数据进行质量控制，包括检查实验批次效应、检测离群样本和低质量探针等，及时处理数据质量问题。
3.3 缺失数据处理：考虑探针的缺失情况，根据缺失数据的特点选择适当方法进行缺失值填补或剔除。
4. 数据分析和解释4.1 差异表达分析：使用适当的统计方法（如t检验、方差分析或非参数法），对实验组和对照组之间的差异进行分析，识别差异表达的基因。
利用生物医学图像识别技术实现医学影像的自动化分析
利用生物医学图像识别技术实现医学影像的自动化分析一、引言生物医学图像识别技术（Biomedical Image Recognition）是近年来快速发展起来的技术，这一技术的主要应用领域是医学影像的自动化分析和识别。
医学影像数据十分庞大，而且通常都需要高度精确与细致的分析，这一过程非常费时费力。
利用生物医学图像识别技术，可以使得医学影像的分析更加快捷、准确和有效。
本文将对生物医学图像识别技术及其应用进行详细介绍。
二、生物医学图像识别技术概述生物医学图像识别技术是指利用计算机视觉技术对医学影像进行自动化分析和识别的过程。
医学影像数据集包括各种成像技术（CT、MRI、X射线等）所产生的图像数据，这些数据就像医生查看患者时得到的视觉信息，但由于数据复杂多变，医生难以准确判断到病变的细节和区域。
而生物医学图像识别技术则能够使用机器学习算法从不同的医学影像数据中提取有用的信息和特征，快速准确地对疾病和病变进行诊断和分析。
生物医学图像识别技术将医学影像分为两种类型：一种是解剖学结构图像，例如人体器官和细胞；另一种是功能性图像，例如脑部功能成像和心脏电图成像。
根据这些不同的影像类型，生物医学图像识别技术也可以使用不同的算法和技术进行分类、特征提取和分析。
三、生物医学图像识别技术的应用1. 医学影像的自动诊断生物医学图像识别技术的最重要的应用是医学影像的自动诊断。
通过使用机器学习算法，生物医学图像识别技术可以分析大量患者的图像数据，把这些数据与已知的疾病特征进行比较，最终得出患者的疾病诊断结果。
这样能够实现医学影像的自动分类，为做出尽快、准确的治疗决策提供帮助。
以肝外科为例，机器学习可以通过自动分析肝脏的图像数据来检测和分类肝脏肿瘤和其他肝脏疾病，这比起人工诊断要更加快速、稳定和准确。
2. 疾病预测和风险评估生物医学图像识别技术可以通过对医学影像数据的分析，预测患者的疾病发展趋势和可能出现的问题。
例如，对于肺癌，医生可以使用机器学习算法来预测患者的肺癌风险，并确定哪些患者更需要进一步的测试和治疗。
微阵列基因表达数据的选择及方法
微阵列基因表达数据的选择及方法作者：刘英男来源：《现代交际》2015年第08期[摘要]目前，基因芯片技术在基因组信息学研究中占据了领导地位。
本文通过介绍DNA 微阵列技术的数据分析意义，深入地阐述了分析基因表达数据目前面临的难题，并详细地介绍了现阶段的基因选择方法。
[关键词]微阵列基因表达数据选择方法[中图分类号]Q78 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2015）08-0116-01在上个世纪八九十年代时，人们就已经开始研究实施伟大的人类基因组计划（Human genome project HGP）了，并到目前为止已经取得了非常大的成就。
[1]人类基因组计划目前的首要任务就是对一些像酵母、细菌、果蝇、线虫等模式生物体的基因组和人类的基因组进行测序、作图和识别基因，到现在为止人类已经测定了好几十种高等动物植物和微生物的全部基因组序列。
所以到目前为止人类基因组计划已经获得了巨多的且不连续基因数据信息，并且这些数据信息被广泛地存储在种类繁多且性质不同的基因数据库中，而且Internet网络又把这些数据信息连接起来形成了一个特别复杂并且规模特别大生物基因信息资源仓库。
这个生物信息量巨大的数据库暗含了许多关于人类进化和生长的重要信息以及关于医学和生理学的重要信息。
如果人们能够破译这些信息数据，将对人类的发展产生巨大的作用，具有深远的意义。
所以如何通过这些数据库中存储的基因数据信息发现对人类发展有用的信息，是目前研究者们的首要任务。
[2][3]一、关键基因的选择基因选择就是从最初的基因表达数据中选出与疾病分类相关性最大的那些基因，并把选出来的基因当做诊断基因。
但是，需要从原始基因表达数据中选择哪些基因，多少基因对分类与诊断疾病才最有效？这个问题属于非常复杂的NP完全问题。
解决这个问题的一种方法是通过穷举法寻找最优解，由于具有海量的特征（基因），利用穷举法进行特征选择是没有可行性的。
所以，只能通过寻找次优解的具有可行性的方法来解决这个NP完全问题。
Logistic回归和T检验在基因特征提取中的应用
Logistic回归和T检验在基因特征提取中的应用赵肖肖;朱宁;黄云腾【摘要】针对基因表达谱数据特有的维数高、样本小、非线性的特点,对基因特征提取和分类进行研究,提出将Logistic回归和T检验方法引入基因的特征提取过程,通过Logistic回归初步筛选基因,T-test检验二次筛选特征基因,针对提取的特征构建分类器,得到提取的特征最少、分类效果最好的判别模型.建立分类模型的方法取得良好的癌症分类效果,具有很好的生物解释意义,为寻找致病基因提供了重要依据.%Based on the research of gene feature extraction andits classification, this paper introduces the Logistic regression and T test method into gene feature extraction process. Specifically , through the Logistic regression preliminary selecting in gene,T-test inspection secondary screening genetic characteristics,and finally building classifier according to the extracted characteristics, this paper comes to a conclusion with the best discriminatory analysis under which the extracted characteristics is least,but classification effect is the best.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2012(032)001【总页数】4页(P69-71,81)【关键词】Logistic回归;T检验;判别分析;特征提取【作者】赵肖肖;朱宁;黄云腾【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】Q81随着人类基因组草图绘就的完成，人类基因组研究计划（HGP）进入了后基因组时代。
基于特征选择与分类算法的基因微阵列数据挖掘
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【 摘
要 】 特征选择和分 类在数据挖掘 中是非 常重要 的任务 。特征选择将对 结果影响较大的特征选择 出来 。 ： 让后期 的
机 器 学 习 变得 简 单 而 有 效 。 分 类 能把 数 据 库 中 的数 据 项 映射 到 给 定 类别 中的 某 一 个 ， 种 技 术 目前 在 商 业 上 得 到 广 泛 应 用 。 这 本 文 在特 征 选择 、 类的 背景 和 意 义的 基 础 上 。 其 应 用 于基 因微 阵 列 据 中。 分 将
【 关键词】 数据挖掘 ； ： 特征选择 ； 分类器 ； 因微 阵列数 据 基
基 因微 阵 列数 据 的特 征选 择 ， 称基 因选 择 。 从输 入 基 因 统 的机 器 学 习算 法 。 又 是 集合 中选择 出与疾病最相关的基因子集的过程 。从成千上万 的 本 文讨 论 的 是特 定 病 类 情 况 下 的 基 因 选 择 和 分 类 ．而支 持 基 因 中找 出那 些 与 疾 病 相 关 的 基 因 ， 这 些 基 因作 为 诊 断 基 因 。 向量 机可 以找到 以最大边界将样本 分开来的最优分类超 平面 。 将 在进 行基 因诊 断 肘 。 过 检 测 诊 断 基 因 的表 达 水 平 等 。 疾 病 类 这 种 判 别 边 界 表 达式 的稀 疏 性 适 合 于 基 因 数 据 的 特 征 提 取朋 因 通 对 ．
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摘要伴随着人类基因组测序计划的发展和分子生物学相关技术的突破，数以万计的生物信息学数据急待提取与分析。
同时，计算机与自动化技术不断提高，使其在众多领域的数据处理中发挥着不可替代的作用。
面对如此庞大的数据量，如何充分利用多学科交叉的技术方法进行自动化基因数据分析是当前生命科学的共同课题。
基因微阵列芯片技术的出现提供了集成度相当高的实验工具，它可以一次性对大量基因样品进行检测与分析。
目前芯片的制备与扫描已基本实现自动化，但对于后续的基因微阵列图像数据提取却一直难以实现自动化。
这主要是由微阵列图像数据量大，斑点密度高且不规则，噪声干扰强且对比度不明显等因素引起的。
本文的研究目标是在保证基因点定位与数据提取准确性的前提下，实现基因微阵列图像的整体自动化提取。
为实现这一目标，本文首先针对现有不利于自动化的图像处理流程进行优化改进，先提取基因点边缘再网格定位，后续进行缺失点补偿。
然后，提出基于灰度形态学的自动化图像增强与自适应二值化方法进行自动化预处理，并利用基因点自身的形态特征进行边缘提取。
接着，在二值图上通过基于角度投影的快速倾斜校正法进行网格定位实现自动化图像分割，并解决缺失点补偿与粘连分割问题。
最后，在实验中通过与国际权威软件分析结果进行数据对比，利用大量实际图像数据进一步验证微阵列图像数据提取的可靠性，有效性与完整性。
关键字：微阵列图像,图像处理,自动化提取关键字AbstractAbstractWith the development of human genome sequence plan and the breakthrough of molecular biology correlation technique, millions of biological information science data is waiting for extraction and analysis urgently. At the same time, computer and automation technology enhanced unceasingly, they are playing an irreplaceable role in data processing in many fields. The goal of my study is realizing the integral automatic extraction on the premise of the accurate gene localization and data of gene spots.The gene microarray chip technology has provided the highly integrated experimental tools. It can detect and analyze the massive gene samples. The chip preparation and scanning have realized the automation generally at present, but it always hard to realize the automatic extraction of the data from gene microarray image completely. The basic reasons are the microarray image’s big data quantity, the high spot density, anomalous shape, the strong jamming noise and unobvious contrast ratio. Therefore, the difficulty and goal of my study is realizing the integral automatic extraction on the premise of the accurate gene localization and data of gene spots.In order to achieve this goal, firstly, this paper made the optimized improvement aiming at the existing non-automatic image processing flow. Drew the gene edges, located by grids, and then carried on flaw compensation. Secondly, the automatic image enhancement based on gray-scale morphology and automatic binarization methods is presented to automatic pre-processing, and made the edge detection using gene’s own morphological feature. Thirdly, to realize the automatic image segmentation，carried on the grid localization by fast tilt method which based on the angle projection on two value charts, and solved the problems of flaw compensation and the adhesion division. Finally, according to the data contrast with the international authoritative software analysis result in the experiment, this paper used massive actual image data further confirmed the reliability, validity and integrity of the microarray image data extraction.Key words: Microarray Image; Image Processing; Automatic Extraction目录目录第一章第一章 绪论 (11)1.1选题背景和研究意义 (1)1.2研究现状及相关问题 (2)1.2.1整体处理流程 (2)1.2.2图像预处理方法研究 (3)1.2.3图像分割方法研究 (3)1.2.4软件研发现状 (4)1.3主要研究内容与创新点 (4)1.4 1.4 本文的章节安排本文的章节安排本文的章节安排 (5)第二章 基因微阵列芯片概述 (77)2.1生物芯片 (7)2.1.1生物芯片概述 (7)2.1.2生物芯片的分类 (7)2.1.3微阵列芯片 (8)2.2微阵列芯片制备分析原理 (9)2.2.1芯片制作的材料要求 (10)2.2.2制作方法与机器设备 (10)2.2.3杂交反应和荧光检测 (12)2.2.4图像处理与数据分析 (14)第三章第三章 微阵列图像处理流程改进微阵列图像处理流程改进 (171717)3.1图像的宏观特点 (1717)3.2图像的微观问题与原因 (1717)3.3.33图像处理基本流程 (2020)3.3.44流程改进 (2121)第四章第四章 微阵列图像自动化预处理微阵列图像自动化预处理 (242424)4.1噪声噪声点清除点清除 (2424)4.1.1中值滤波 (24)4.1.2滤波效果分析 (25)4.2形态学自适应图像增强 (2727)4.2.1传统的图像增强法 (28)4.2.2数学形态学原理 (30)4.2.3灰度图像形态学 (32)4.2.4自适应图像增强 (33)4.3二值化阈值自动提取 (3636)4.3.1二值化方法对比 (37)4.3.2自适应二值化遇到的问题 (39)4.3.3基于差分标准差的阈值自适应 (40)第五章第五章 微阵列图像自动化分割微阵列图像自动化分割 (454545)5.1图像分割方法概述 (4545)5.2快速倾斜校正法 (4646)5.2.1倾斜校正方法对比 (47)5.2.2角度投影快速校正法 (50)5.2.3图像旋转校正 (51)5.3微阵列矩阵分割 (5252)5.3.1区块分割 (52)5.3.2网格定位与自动修正 (53)5.4缺失补偿与粘连分离 (5757)5.5基因点与背景分割 (6060)5.5.1形态学边缘分割 (60)5.5.2高亮噪声区轮廓优化 (62)5.6对比值数据计算 (6262)第六章第六章 实验数据分析 (656565)6.1实验数据说明 (6565)6.2主流软件简介 (6666)6.3数据对比分析 (6767)6.3.1独立散点图与对数化分析 (67)6.3.2交叉误差分析 (72)6.3.3交叉散点图对比 (73)6.3.4实验结果综述 (75)第七章第七章 总结与展望 (767676)7.1工作总结 (7676)7.2不足与进一步工作....................................................................................7676 参考文献.............................................................................................................797979 致谢. (838383)CONTENTSCONTENTS CONTENTSChapter 1 Introdution (11)1.11.1 Background and S Background and Signification ignification ignification (1)1.21.2 Actuality Actuality Actuality and Problem and Problem and Problem Relevant to the Study Relevant to the Study (2)1.2.1 the Entire Process of the Image (2)1.2.2 the study of Image Preconditioning (3)1.2.3 the study of Image Segmentation (3)1.2.4 Actuality of Software R&D (4)1.31.3 Major Contents of Study Major Contents of Study Major Contents of Study and and and Main Main Main I I nnovation (4)1.4 1.4 Structure of the Paper Structure of the Paper Structure of the Paper..........................................................................................................5 Chapter 2Chapter 2 Summary of Gene Microarray Chip Summary of Gene Microarray Chip (77)2.12.1 Biochip Biochip (7)2.1.1 Summary of Biochip (7)2.1.2 Category of Biochip (7)2.1.3 Microarray Chip (8)2.22.2 Principle of Chip A Principle of Chip A Principle of Chip Analysis and Preparation about Microarray nalysis and Preparation about Microarray 92.2.1 Material of the Chip (10)2.2.2 Production Methods and Equipment (10)2.2.3 Hybridization Reaction and Fluorescence Detection (12)2.2.4 Image Processing and Data Analysis....................14 Chapter 3Chapter 3 Improvement Improvement of of the Microarray Image the Microarray Image the Microarray Image Processing 17173.13.1 Macro Macro--features of the Imag features of the Image e (1717)3.23.2 Micro Micro--questions of the Image and the Reason (1717)3.3.33 the Basic Process of the Image the Basic Process of the Image (2020)3.3.44 Process Improvement Process Improvement..............................................................................................................2121 Chapter 4 Automatic Pre Chapter 4 Automatic Pre--processi processing ng ng of of of Mic Mic Micr r oarray oarray Image . (242424)4.14.1 Noise Elimination Noise Elimination (2424)4.1.1 Median Filtering (24)4.1.2 Analysis of the Filtering Effect (25)4.24.2 Automatic Image Enhancement Based on Morphology (2727)4.2.1 Traditional Image Enhancement (28)4.2.2 Principle of Mathematical Morphology (30)4.2.3 Gray-scale Morphology (32)4.2.4 Adaptive Image Enhancement (33)4.34.3 Automatic Extraction of Binarization Threshold (3636)4.3.1 Comparison of the Binarization Algorithms (37)4.3.2 Problems of Adaptive Binarization (39)4.3.3 Automatic Binarization Based on Difference and StandardCONTENTSVIIDeviation...................................................40 Chapter Chapter 55 Automatic Segmentation of Microarray .. (454545)5.15.1 Summary of Image Segmentation Methods Summary of Image Segmentation Methods (4545)5.25.2 Fast Tilt Correction Fast Tilt Correction (4646)5.2.1 Comparison of the Tilt Correction Algorithms (47)5.2.2 Tilt Correction Using Angles Projections (50)5.2.3 Image Circumrotate Correction (51)5.35.3 Matrix Segmentation of Microarray Matrix Segmentation of Microarray (5252)5.3.1 Block Segmentation (52)5.3.2 Grid Localization and Automatic Modification (53)5.45.4 Missing Compensation and Overlapping Segmentation (5757)5.55.5 Segmentation of Gene Spots and Background Segmentation of Gene Spots and Background (6060)5.5.1 Morphology Edge Extraction (60)5.5.2 Contour Optimization of High-bright Noise (62)5.65.6 Calculation of the Ratio Data Calculation of the Ratio Data..........................................................6262 Chapter 6Chapter 6 Experiment Data Analysis Experiment Data Analysis (656565)6.16.1 Experiment Data Description Experiment Data Description (6565)6.26.2 Introduction of the Popular Software Introduction of the Popular Software (6666)6.36.3 Data Comparison Analysis Data Comparison Analysis (6767)6.3.1 Independent Plot and Logarithmic Analysis (67)6.3.2 Cross Errors Analysis (72)6.3.3 Cross Plot Comparison (73)6.3.4 Overview of the Result (75)Chapter Chapter 77 Summary and Prospect Summary and Prospect (767676)7.17.1 Study Summary Study Summary (7676)7.27.2 Shor Shortage and Future Study tage and Future Study tage and Future Study..................................................................................................7676 Reference ..........................................................................................................797979 Acknowledge . (838383)VIII第一章 绪论1第一章第一章 绪论绪论1.1选题背景和研究意义选题背景和研究意义生物信息学（Bioinformatics ）是一门充分利用计算机信息技术研究生物系统规律的学科，它在人类疾病基因发现、基因与蛋白质的表达与功能研究、合理化药物设计等方面都有着重要的作用[1]。