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生物信息学中的不确定性和分类问题市公开课获奖课件省名师优质课赛课一等奖课件.ppt

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4、文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考,不能作为科学依据。本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考!,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考,不能作为科学依据。本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考!,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考,不能作为科学依据。本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。

5、本资料仅供参考!,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考,不能作为科学依据。本资料仅供参考,不能作为科学依据。谢谢。本资料仅供参考!,生物信息学中不确定性和分类问题,邹 权,(,博士、副教授,),厦门大学数据挖掘试验室,M V,.Human genetics:Dr Watsons base pairsJ.,Nature,452(7189):819-820.,HapMap,计划,/1000 Genome,计划,大数据,3/19,生物信息学中我国计算机学者,算法阶段,(1990-),朱大铭、姜涛

6、、卜东波,标注阶段,(-),王晓龙、朱小燕等,系统分析阶段,(-),李衍达、张学工等,大规模数据处理阶段,(-now),华大基因,4/19,一些生物信息学中分类问题,microRNA,识别,蛋白质功效预测,基因表示数据分析,全基因组关联分析,5/19,microRNA识别,诺贝尔奖-RNA干扰机制,CCCCUCUAUUCACAAUUGUUUGGAACUCAGUUUUGUGAUUAUUCUAUCAUUGCCAGGGAGUUUGUGUGGUUGCAUCAGGGG,6/19,7/19,8/19,microRNA分类相关论文,Chenghai Xue,Fei Li,Tao He,Guo-Ping Li

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8、seudo microRNA precursors using,random forest,prediction model with combined features.,Nucleic Acids Research,.,35:W339-W344(谷歌 scholar,引用,239,次,截至,.8.2),Leyi Wei,Minghong Liao,Yue Gao,Rongrong Ji,Zengyou He,Quan Zou,.Improved and promising identification of human microRNAs by incorporating a high-q

9、uality negative Set.,IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics,.,11(1):192-201,9/19,microRNA与疾病关系,图挖掘,相同度度量、不确定性,参考文件,Jiang Q,Hao Y,Wang G,et al.Prioritization of disease microRNAs through a human phenome-microRNAome networkJ.BMC Systems Biology,4(Suppl 1):S2.,Xuan P,Han K,Gu

10、o M,et al.Prediction of microRNAs associated with human diseases based on weighted k most similar neighborsJ.PloS one,8(8):e70204.,10/19,一些生物信息学中分类问题,microRNA,识别,蛋白质功效预测,基因表示数据分析,全基因组关联分析,11/19,蛋白质功效预测,问题,输入:蛋白质序列,进行聚类、分类,特殊蛋白识别,-,不平衡分类,亚细胞定位,-,多类分类,酶和多功效酶,-,多类,少许多标识,功效预测,-,多示例、多标识,二级结构、结构域,-,标注、,HM

11、M,难点,特征提取,分类器,12/19,一些生物信息学中分类问题,microRNA,识别,蛋白质功效预测,基因表示数据分析,全基因组关联分析,13/19,基因表示数据分析,14,/57,聚类,分类,双聚类,14/19,一些生物信息学中分类问题,microRNA,识别,蛋白质功效预测,基因表示数据分析,全基因组关联分析,15/19,全基因组关联分析(GWAS),16/19,GWAS,难点,高维小样本,SNP-SNP,相互作用,结果可解释性,前景,疾病遗传机理,遗传育种(作物、养殖),17/19,总结,机器学习在寻找生物信息学,应用,-,分类、聚类、降维、不确定性,结果解释和验证,生物试验验证,文件验证,生物信息学在寻找机器学习,数据量在增大,统计学无法满足精度需要,18/19,邹权,,Email,:,zouquan,敬请指正!,19/19,

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