DC-CLUSTER軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)-基礎(chǔ)電子

精品文檔-下載后可編輯DC-CLUSTER軟件的設(shè)計(jì)與開發(fā)-基礎(chǔ)電子摘要：目前，基因芯片的信息挖掘已成為生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)之一，引起了廣泛的重視。特別是高密度的DNA微陣列，由于它荷載了成千上萬個(gè)DNA片段，可用于高通量的生物學(xué)檢測，其開發(fā)和利用已進(jìn)入商業(yè)化階段，而其信息處理和信息挖掘更受關(guān)注。本文介紹了基因芯片分析中聚類分析軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程，并對軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能模塊、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了闡述。該軟件能完成基因芯片分析中聚類分析工作。它的開發(fā)為從事基因芯片分析的研究人員提供了有效的數(shù)據(jù)處理和分析工具。

1．引言

基因芯片，又稱DNA芯片（DNAchip）或DNA微陣列(DNAmicroarray),是隨著“人類基因組計(jì)劃”（humangenomeproject,HGP）的發(fā)展而發(fā)展起來的一項(xiàng)新技術(shù)，可廣泛應(yīng)用于基因序列分析、基因突變檢測和多態(tài)性分析，以及疾病的基因診斷等許多領(lǐng)域。目前，基因芯片的信息挖掘已成為生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)之一，引起了廣泛的重視。特別是高密度的DNA微陣列，由于其荷載了成千上萬個(gè)DNA片段，可用于高通量的生物學(xué)檢測，其開發(fā)和利用已進(jìn)入商業(yè)化階段，而其信息處理和信息挖掘更受關(guān)注。鑒于此，本軟件是一個(gè)基于C/C++開發(fā)的基因芯片聚類分析軟件，用戶可根據(jù)實(shí)際的需要采用軟件提供的多種不同的聚類技術(shù)實(shí)現(xiàn)基因芯片的數(shù)據(jù)挖掘。本文從軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)文件的格式、聚類的方法、差異基因的判斷這五個(gè)方面對軟件的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)功能進(jìn)行了詳細(xì)闡述，著重介紹了聚類分析、差異基因判斷所應(yīng)用的相關(guān)算法和設(shè)計(jì)過程。

2．系統(tǒng)構(gòu)建

2.1軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

軟件從5個(gè)方面設(shè)計(jì)基因芯片分析預(yù)測功能模塊。圖1為該軟件設(shè)計(jì)構(gòu)架。從圖1中可知軟件功能模塊包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分類統(tǒng)計(jì)量、聚類分析的方法、差異基因的判斷、其他統(tǒng)計(jì)功能。

圖1軟件的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能模塊

2.2功能模塊

(1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。聚類分析的基本工作，該模塊以txt文件格式完成聚類分析數(shù)據(jù)的讀取，負(fù)責(zé)在聚類前對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和歸一化。

(2)分類統(tǒng)計(jì)量。該模塊中完成聚類分析前分類統(tǒng)計(jì)量的選取，包括相似系數(shù)和距離的選取，生成距離矩陣或相似系數(shù)矩陣，并保存為txt文件形式。

(3)聚類分析方法。該模塊實(shí)現(xiàn)各種聚類分析方法，提供了系統(tǒng)聚類分析方法、動(dòng)態(tài)聚類法、自組織圖譜分析法和模糊聚類分析方法。生成聚類結(jié)果數(shù)據(jù)、并保存為txt文件，輸出聚類層次圖。揭示樣本間隱含的關(guān)系，為進(jìn)一步確定具有相似表達(dá)模式的基因提供了具有相當(dāng)參考價(jià)值的導(dǎo)向。

(4)差異基因的判斷。利用該功能來識別出在不同樣本中表達(dá)有差異的基因。為生物實(shí)驗(yàn)尋找治病基因提供方便。

(5)其他統(tǒng)計(jì)功能。該模塊為分析生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提供了一些常用的統(tǒng)計(jì)方法，如T檢驗(yàn)，方差檢驗(yàn)等。

2.3實(shí)現(xiàn)方法與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.3.1數(shù)據(jù)讀取

首先步是讀取數(shù)據(jù)文件。本軟件能讀取以制表符（tab）為界限的特定格式的文本文件(txt文件)。這種以制表符（tab）為界限的文本文件（txt文件）可以由任意標(biāo)準(zhǔn)的電子制表軟件來創(chuàng)建和輸出，如MicrosoftExcel。

2.3.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理

數(shù)據(jù)歸一化之前，先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，由于通過圖像掃描軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中有負(fù)的數(shù)據(jù)值或者0，這主要是軟件的算法對背景噪音處理時(shí)所產(chǎn)生的。由于負(fù)數(shù)和零是不能對數(shù)化，所以過濾掉這些數(shù)據(jù)是非常必要的。忽略這些點(diǎn)的信息并不會對整體的分析產(chǎn)生影響，因?yàn)檫@些極弱的信號不足以為基因表達(dá)的差異提供證據(jù)在進(jìn)行聚類分析前，必須對聚類數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。對基因芯片數(shù)據(jù)的歸一化處理，主要目的是消除由于實(shí)驗(yàn)技術(shù)所導(dǎo)致地表達(dá)量(Intensity)的變化，并且使各個(gè)樣本(sample)和平行實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)處于相同的水平，從而使我們可以得到具有生物學(xué)意義的基因表達(dá)量的變化。歸一化的方法根據(jù)芯片的種類、數(shù)據(jù)處理的階段和目的不同而有所差異。

本軟件主要采用了針對雙熒光染色(RedandGreenChip)的cDNA微列陣(cDNAmicroarray)的歸一化化方法。主要采用了以下幾種歸一化方法：芯片間的數(shù)據(jù)歸一化(Crossslidenormalization)，芯片內(nèi)的數(shù)據(jù)歸一化(withinslidenormalization)，對數(shù)變換法。本軟件還提供了一些較常用的數(shù)據(jù)變換方法，如標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化、極差標(biāo)準(zhǔn)化、極差正規(guī)化、中心化變換等。

2.3.3分類統(tǒng)計(jì)量

研究變量或樣本的親疏程度的數(shù)量指標(biāo)有兩種，一種叫相似系數(shù)，性質(zhì)越接近的基因（樣本），它們之間的相似系數(shù)接近于1（或－1），而彼此無關(guān)的基因（樣本），它們之間的相似系數(shù)則接近于零，在進(jìn)行聚類處理時(shí)，比較相似的基因（樣本）歸為一類，不怎么相似的樣本歸為不同的類；另一種是距離，它是將每一個(gè)基因（樣本）看成m維空間（m種實(shí)驗(yàn)（變量））的一個(gè)點(diǎn)，在這m維空間中定義距離，距離接近的點(diǎn)歸為同一類，距離較遠(yuǎn)的歸于不同的類。

本軟件提供這兩種數(shù)量指標(biāo)。在距離尺度中：使用了歐式距離、距離、切比雪夫距離、蘭氏距離、馬氏距離和斜交空間距離等；在相似統(tǒng)計(jì)量中，使用了Pearson系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和交角余弦等。

2.3.4聚類方法

基因芯片數(shù)據(jù)在經(jīng)過上述方法處理后，接下來進(jìn)行聚類分析。聚類是指根據(jù)基因芯片的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，將基因按照不同的功能，或者相同的表達(dá)行為進(jìn)行歸類，聚類的基因表達(dá)譜為研究人員提供基因表達(dá)差異，啟動(dòng)子分析，表達(dá)模式研究等等便利的條件。

本軟件目前提供了三種聚類方法：系統(tǒng)聚類法，動(dòng)態(tài)聚類法和自組織映射聚類法。本文將主要介紹系統(tǒng)聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法和自組織映射聚類法。

⑴系統(tǒng)聚類法

系統(tǒng)聚類法是早也是普遍的應(yīng)用在基因芯片數(shù)據(jù)分析研究中的聚類算法。具體步驟如下：

如圖2所示的那樣。每一列是不同的條件，或者在不同條件下的樣本，每一行是基因的編號，每個(gè)基因的表達(dá)量用標(biāo)準(zhǔn)化后log(R/G)2的表示。

②計(jì)算所有基因之間的分類統(tǒng)計(jì)量：通過軟件提供地分類統(tǒng)計(jì)量這一模塊來計(jì)算所有基因之間的相關(guān)系數(shù)（correlationcoefficient）或距離系數(shù)。

③建立Gene-Gene的距離矩陣。

④建立系統(tǒng)發(fā)育樹（dendrogram）：根據(jù)Gene-Gene的距離矩陣的分值，首先找到距

離近的兩個(gè)基因，然后合并，再找距離相近兩組再合并，直到所有的基因合并到一個(gè)組中。本軟件主要采用了單鏈法（singlelinkagemethod）、全鏈法（completelinkagemethod）、組平均法(averagelinkagemethod)、短距離法、長距離法、中間距離法、重心法、類平均法、可變類平均法、離差平方和法。

⑵動(dòng)態(tài)聚類法

本軟件采用了K均值聚類法和K中位值聚類法。具體算法步驟如下：

①選擇聚點(diǎn)。本軟件采取了用任意K個(gè)樣本或前K個(gè)樣本作為凝聚點(diǎn)和數(shù)值插值尋找凝聚點(diǎn)的方法來選取凝聚點(diǎn)。

②初始分類。本軟件采取了下面方法來進(jìn)行初始分類。選擇一批聚點(diǎn)后，每個(gè)聚點(diǎn)自成一類，將樣本依次歸入其距離近的聚點(diǎn)的那一類，并立即重新計(jì)算該類的重心，以代替原來的聚點(diǎn)，再計(jì)算下一個(gè)樣本的歸類，直至所有樣本都?xì)w類為止。

⑶自組織映射聚類(SOM)

本軟件還提供了自組織映射聚類(Self-OrganizingMap,SOM)，是由T.Konohen于1980年提出的模型，屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類，與K-means相似，采用SOM聚類算法之前，也要首先估計(jì)出想要得到的類的個(gè)數(shù)。然后給每個(gè)部分建立一個(gè)隨機(jī)向量，再隨機(jī)挑選一個(gè)基因，通過已選定的距離矩形矩陣計(jì)算這一向量與表達(dá)向量之間的距離，從而確定與該基因近的參考向量；接著調(diào)整這一參考向量使其與表達(dá)向量更相近，其他的參考向量也隨之調(diào)整。這一過程不斷迭代，參考向量的調(diào)整量減少，但相似程度的嚴(yán)格性不斷提高。終，參考向量收斂于一個(gè)固定值，基因也隨之分為幾個(gè)部分。

2.3.5數(shù)據(jù)的輸出

本軟件在聚類完成后，將數(shù)據(jù)保存在一個(gè)文本文件中（.txt），輸出格式如圖3。本軟件提供聚類過程中可生成距離矩陣，也是保存在文本文件中。本軟件并能輸出聚類樹狀圖（層次圖）。下面給出了系統(tǒng)聚類法和K均值聚類法的計(jì)算結(jié)果：

2.3.6差異基因的判斷

在芯片陣列數(shù)據(jù)分析中另一個(gè)常見的問題是如何在不同樣本中識別出表達(dá)有差異的基因（differentiallyexpressedgenes）。而在判斷表達(dá)差異的基因前，必須對芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。對于單張芯片，本軟件運(yùn)用了Z-score值來進(jìn)行分析的。利用下式來計(jì)算每條基因的Z-score值：Z=(X?u)/σ，其中X表示這條基因的表達(dá)比率值，u為所有基因比例值的平均值，σ方差為。若取Z2，表示基因表達(dá)比率值在平均比率加兩倍方差之外，這樣的差異表達(dá)就有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義了。

3．實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)于Eisen博士所在的實(shí)驗(yàn)室，是YeaSTSaccharomycescerevisin的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集基因數(shù)N=6223，觀測樣本M=40。通過DC-Cluster分析后得到的聚類結(jié)果與用Eisen博士所在實(shí)驗(yàn)室提供地基因芯片數(shù)據(jù)分析軟件Cluster得到地結(jié)果比較，正確率達(dá)到90%。

4．結(jié)束語

本文介紹了DC-C