基因芯片数据预处理过程

一、数据的导入：

(1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。

注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”

(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。

(6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视

单视复数（SLC）SAR 图

一、数据的导入：

(1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。

注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”

(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。

(6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视

单视复数（SLC）SAR 图

维普资讯

复里亏提(医学版)F dn u a Unv J i Me si d c 19 6

乳腺癌基因芯片数据分析蒋锋峻定高赵耐 青(复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室上海 203 ) 0 0 2

【摘要】目的以乳腺癌病人的表达谱芯片数据为基础， 探寻乳腺癌复发的相关基因。方法对标化芯片数据进行缺失值处理后，分别用单因素 C X回归模型和综合了聚类及多因素 C X回归的综合法来筛选兴趣基因， O O 然后通过兴趣基因对病人做样品聚类，以灵敏度、特异度、约登指数和 K pa . i法评价分类效果，后结合 a l Me r n e最文献和蛋白质数据库探寻乳腺癌复发的相关基因。结果出的 1 5个 P<0 0 1的基因预测效果最差。结论 .0为进一步的生物学研究提供待选基因。

综合法筛出的 3 O个 P<0 0, 1的基因对乳腺癌病人复

发状况的预测效果最佳；因素 C X回归筛出的 1 2个 P<0 0单 O 0, 1的基因的预测效果较差；因素 C X回归筛单 0综合法筛选得到的 3 O个基因可用来评价病人的预后状况，

【关键词】乳腺癌；基因芯片；聚类分析； C X回归模型 O 【中国图书馆分类法分类号】 R 779 02

维普资讯

复里亏提(医学版)F dn u a Unv J i Me si d c 19 6

乳腺癌基因芯片数据分析蒋锋峻定高赵耐 青(复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室上海 203 ) 0 0 2

【摘要】目的以乳腺癌病人的表达谱芯片数据为基础， 探寻乳腺癌复发的相关基因。方法对标化芯片数据进行缺失值处理后，分别用单因素 C X回归模型和综合了聚类及多因素 C X回归的综合法来筛选兴趣基因， O O 然后通过兴趣基因对病人做样品聚类，以灵敏度、特异度、约登指数和 K pa . i法评价分类效果，后结合 a l Me r n e最文献和蛋白质数据库探寻乳腺癌复发的相关基因。结果出的 1 5个 P<0 0 1的基因预测效果最差。结论 .0为进一步的生物学研究提供待选基因。

综合法筛出的 3 O个 P<0 0, 1的基因对乳腺癌病人复

发状况的预测效果最佳；因素 C X回归筛出的 1 2个 P<0 0单 O 0, 1的基因的预测效果较差；因素 C X回归筛单 0综合法筛选得到的 3 O个基因可用来评价病人的预后状况，

【关键词】乳腺癌；基因芯片；聚类分析； C X回归模型 O 【中国图书馆分类法分类号】 R 779 02

基因芯片 差异表达

基因芯片 差异表达

数据分析,芯片实验可对基因的表达进行度量,并最终用数学

和统计学的方法找出隐藏在基因表达数据下的生物信息,对基

因功能和生物学特性进行推测[1]。基因芯片实验技术日益成

熟,由其产生的基因表达数据不断扩大,尤其在近十几年内更

以指数形式增长,科学家们越来越重视探索和开发用以分析这

些数据的方法和工具。目前已有众多的方法用于大规模的基

因表达的数据挖掘,比如统计分析、聚类分析、自组织映射、时

间序列分析、神经网络、遗传算法等[2,3]。

本文将对基因芯片试验数据现有的基础分析方法做一个

相对综合的概括,并介绍一些新的分析方法。

1　表达数据的获取和标准化

杂交反应后的芯片通过芯片扫描仪,将荧光信号转化成可

计算的数字信息。在图像处理之后,有必要对每一个信道的相

对荧光强度进行标准化。标记物的差异、荧光标记检测效能的

差异以及样品RNA的原始浓度的差异所带来的系统误差,都

将在标准化中得到校正[4]。现有的

基因芯片 差异表达

大规模的数据分析[3]。

4.3　监督性聚类(supervisedclustering)　在许多生物学问题

的研究中,常存在一些已知的信息,并可用于指导分类和研究

新的数据,此时监督性方法是一个很好的选择。监督性聚类通

常从一个

单位代码：10226 学号：2009156007

本科毕业论文

题

目 基因芯片数据荟萃—胶质瘤预后分析

所在学院 生物信息科学与技术学院 专

业 生物技术

学生姓名 秦远 指导教师 张绍军

二○一四年六月

哈尔滨医科大学本科毕业论文

哈尔滨医科大学本科毕业论文声明

本人郑重声明： 所呈交的毕业论文，是本人在指导教师的指导下进行研究工作所取得的成果，实验数据与结果真实可靠。除文中已经注明引用的内容外，本文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名：

日 期： 年 月 日

哈尔滨医科大学本科毕业论文版权使用授权说明

本人完全了解学校关于收集、保存和使用本

单位代码：10226 学号：2009156007

本科毕业论文

题

目 基因芯片数据荟萃—胶质瘤预后分析

所在学院 生物信息科学与技术学院 专

业 生物技术

学生姓名 秦远 指导教师 张绍军

二○一四年六月

哈尔滨医科大学本科毕业论文

哈尔滨医科大学本科毕业论文声明

本人郑重声明： 所呈交的毕业论文，是本人在指导教师的指导下进行研究工作所取得的成果，实验数据与结果真实可靠。除文中已经注明引用的内容外，本文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。

论文作者签名：

日 期： 年 月 日

哈尔滨医科大学本科毕业论文版权使用授权说明

本人完全了解学校关于收集、保存和使用本

基因芯片技术的研究进展与前景

摘要

关键词 基因芯片，遗传性疾病，基因组计划， 一、基因芯片技术的产生背景

基因芯片技术是伴随着人类基因组计划而出现的一项高新生物技术。2001年6月公布了人类基因组测序工作草图；2002年出发飙了较高精确度和经过详细注解的人类基因组研究结果；2004年10月发表了已填补基因组中许多Gap片段的更精确的人类全基因组序列，标志人类基因组计划的完成和新时代的开始。随着人类基因组计划的开展，也同时进行了模式生物基因组测序工作。动物、植物、细菌及病毒基因组等测序工作都已取得重大进展。

随着各种基因组计划的实施和完成（有的即将完成），一个庞大的基因数据库已经建成。怎样从海量的基因信息中发掘基因功能。如何研究成千上万基因在生命过程中所担负的角色；如何开发利用各种基因组的研究成果，将基因的序列与功能关联起来，认识基因在表达调控、机体分化等方面的生物学意义；解释人类遗传进化、生长发育、分化衰老等许多生命现象的奥秘；深入了解疾病的物质基础及发生、发展过程；开发基因诊断、治疗和基因工程药物并用来预防诊断和治疗人类几千种遗传性疾病??这些都将成为现代生物学面临的最大挑战。这样的背景促使人们研究和开发新的技术手段来解决后基因组时代面临

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY

实验报告

实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化

专 业： 数学与应用数学 班 级： 姓 名： 学 号： 实验学时： 指导教师： 刘建伟 成 绩：

2016年5月5 日 西安工业大学实验报告

专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材

数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的

掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤

1数

MODIS数据预处理

1. 波段设置

Modis影像有三种打开方式,一般我们用打开外部文件的方式打开科学数据集,因为需要数

据集中的一些辅助信息(主要是太阳几何,卫星几何).但是这样打开之后显示的波段从1开始的,而数据集中对应的modis通道并不是这个顺序.通过菜单栏中的

basic_tools->preprocessing->data_specific utilities->view HDF dataset attributes 可以打开数据集里每个要素的属性表,在里面选中需要的HDF文件中的数据集，就会打开其属性表，波段内容如下

Attribute 3-5: \

\

对应打开的HDF文件里1KM辐亮度文件的波段数,一共16个波段.其中13/14波段比较特殊,都有hi和lo两组数据,它们是传感器高敏感度和低敏感度两种状态下获取到的DN值,分别对应于较暗地物和较亮地物,使用哪个文件根据需要而定.但是在太湖湖区,13/14波段大部分区域效果都不太好.值会很大,出现溢出.可能是由于太湖的高浑浊度.

2. 几何校正

几何校正有三种方法:

1) 用envi自带模块进行几何校正,通过菜单栏中的

Map->Georeferences MODIS

选中