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广州赛诚生物科技有限公司
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基因芯片聚类分析

      基因表达数据主要来自于两个方面:(1)基因芯片,这是最主要的表达数据来源,利用基因芯片技术可以大规模并行获取基因转录结果mRNA的数据;(2)表达系列分析SAGE和差异显示、蛋白质芯片等是快速检测蛋白质及其含量的另一类技术。

      通过分析基因表达数据,发现与疾病直接相关的基因,以及发现这些基因的活动规律。

      聚类分析是模式识别中一种非常有吸引力的方法,特别适用于模式分类数不知道的情况。基因表达数据聚类分析一般包括以下几个步骤:(1)确定基因表达的数据;(2)计算相似性矩阵,各个矩阵元素代表两个基因的表达是否相似;(3)选择算法进行聚类分析;(4)显示分析结果。对数据进行聚类分析之前,必须将包含在基因表达矩阵中的数据进行相似程度分析,并且对分析结果进行量化。通常情况下,相似往往被赋于一个较大的量化的值,而不相似则由一个较小的量化的值来表示。在实际计算中,往往以距离代替相似的概念,相似性度量被转化为两个基因表达模式之间的距离。距离越小,表达模式越相近,反之,则表达模式差异大。

表达模式的关系

图1  表达模式的关系

 

      几种常用的聚类方法:

      1、简单聚类

      假设有n个基因,表达数据向量分别为X1, X2,…, XN;令任意一个基因的表达向量为第一个聚类的中心,依次处理其它基因。

      在处理第i个基因时,首先计算该基因的表达数据向量与现有各类中心的距离;假设与第j类的距离Dij最小,并且Dij<T,则将基因i分配到第j类;否则生成一个新类,该类的中心为第i个基因的表达向量。

      2、层次式聚类

层次式聚类


      3、K平均聚类

      任意选取K个基因表达向量作为初始聚类中心

                   Z1, Z2,…, Zk

      反复迭代计算;如果||X-Zj(l)||< ||X-Zi(l)||(i=1,2,…,K,ij),则将X所代表的基因归于第j类。按照上述办法处理所有的基因;经过上述处理,聚类可能发生变化,因此需要重新计算K个新聚类中心:

K平均聚类

      对于所有的聚类中心,如果Zj(l+1)=Zj(l)(j=1,2,…,K),则迭代结束,得到最后的聚类结果;否则继续进行迭代计算。

      4、自组织映射神经网络

SOM结构图

图3  SOM结构图

SOM聚类结果

图4  SOM聚类结果

 

      5、模糊聚类分析方法

      主要过程:

      (1)建立模糊相似矩阵

      (2)生成模糊等价矩阵

      (3)构建动态聚类图

       6、聚类分析结果的树图表示

聚类分析结果树图

图5  聚类分析结果树图

      基因调控网络分析,一个基因网络由一组生物分子(如基因、蛋白质)以及它们之间的相互作用构成,这些生物分子共同完成一些特定的细胞功能任务。在实际分析过程中,往往以图这种数据结构表示基因网络,图中的节点代表基因或者蛋白质,而节点之间的连线代表基因、蛋白质之间的相互作用。基因网络描述了特定细胞或组织中的功能路径,如代谢、基因调控,信号传导等。

      基因表达实际上是细胞、组织、器官受遗传和环境影响的结果。一个基因的转录和表达由细胞的生化状态所决定,在一个基因的转录过程中,一组转录因子作用于该基因的启动子区域,控制该基因转录,而这些转录因子本身又是其它基因的产物。当一个基因通过转录、翻译形成功能基因产物后,它将改变细胞的生化状态,从而直接或间接地影响其它基因的表达,甚至影响自身的表达。多个基因的表达不断变化,使得细胞的生化状态不断地变化。

      一个基因的表达受其它基因的影响,而这个基因又会影响其它基因的表达,这种相互影响、相互制约关系构成了复杂的基因表达调控网络。基因表达数据之中隐含基因之间的相互作用关系,因而可以通过分析基因表达数据,构建基因调控网络。

几种基因调控网络模型:

      1、布尔网络模型

 

布尔网络模型

图6  布尔网络模型

 

节点C真值表

表1  节点C真值表


作用规则与系统运行轨迹

图7  作用规则与系统运行轨迹

 

布尔网络模型状态转换

图8  布尔网络模型状态转换

 

      2、线性组合模型

      线性组合模型是一种连续网络模型,在这种模型中,一个基因的表达值是若干个其它基因表达值的加权和。基本表示形式为:

线性组合模型


      3、加权矩阵模型

      加权矩阵模型与线性组合模型相似,在该模型中,一个基因的表达值是其它基因表达值的函数。

加权矩阵模型

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