Luận văn: Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm cho dữ liệu gene microarray

Dữ liệu microarrays là những bước đột phá mới nhất trong sinh học phân tử. Nó cho phép kiểm tra mô tả gene của khoảng mười nghìn gene đồng thời. Kết quả của những thí nghiệm sử dụng công nghệ microarray này sẽ được đem phân tích ở mức thấp và cho ra một tập dữ liệu gọi là dữ liệu gene micrarray.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn: Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm cho dữ liệu gene microarray Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Đỗ Thị NươngNGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM CHO DỮ LIỆU GENE MICROARRAY KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI- 2010 Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Đỗ Thị Nương NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM CHO DỮ LIỆU GENE MICROARRAY KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUYNgành: Công nghệ thông tinCán bộ hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thị Hậu HÀ NỘI-2010 ii Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Lời cảm ơn Trước tiên, tôi muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô Nguyễn Thị Hậu người đãtận tình chỉ bảo tôi trong suốt quá trình thực hiện khóa luận. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các thấy cô giáo của trường Đại Học CôngNghệ, những người đã tận tình chỉ bảo dạy dỗ và trang bị cho tôi những kiến thức quýbáu trong suốt 4 năm học trong trường. Tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn tới những bạn trong lớp K51CD những người đãđồng hành cùng tôi trong suốt những năm tháng ở giảng đường đại học. Các bạn cũngluôn động viên và giúp đỡ tôi rất nhiều trong thời gian tôi làm khóa luận. Cuối cùng, tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn vô hạn đến gia đình và các bạn của tôinhững người luôn ở bên động viên tôi để tôi có thể hoàn thành tốt khóa luận này. Hà Nội, ngày 17 tháng 5 năm 2010 Sinh Viên Đỗ Thị Nương i Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Tóm tắt nội dung Dữ liệu microarrays là những bước đột phá mới nhất trong sinh học phân tử.Nó cho phép kiểm tra mô tả gene của khoảng mười nghìn gene đồng thời. Kết quả của những thí nghiệm sử dụng công nghệ microarray này sẽ được đemphân tích ở mức thấp và cho ra một tập dữ liệu gọi là dữ liệu gene micrarray. Dữ liệunày sẽ được sử dụng cho việc phân tích mức cao hay còn gọi là phân tích cụm (Clusteranalysis). Phân cụm gene tức là nhóm những gene thành những cụm với những đặctính tương đồng. Mới xuất hiện từ đầu những năm 1990 đến nay đã và đang có rấtnhiều phòng thí nghiệm, công trình khoa học nghiên cứu về vấn đề phân cụm cho dữliệu gene micoarray và vấn đề này ngày càng được quan tâm đầu tư nhiều hơn, bởi vìnhững ứng dụng vô cùng to lớn của kết quả nghiên cứu vấn đề này trong nhiều lĩnhvực như: y học là “chuẩn đoán và điều trị bệnh, khoa học môi trường là “ xác định visinh vật” ”, nông nghiệp…. Khóa luận này sẽ giúp chúng ta tìm hiểu về một số p hương pháp phân cụm chodữ liệu gene microarray bao gồm “Hierarchical”, “Kmeans”, “SOM”, “PAM” vàphương pháp phân cụm mới dựa trên khoảng cách “intra-cluster”. Đánh giá ưu nhượcđiểm của các phương pháp phân cụm này và cuối cùng là phát triển một chương trìnhcó chức năng “phân cụm”cho “dữ liệu microarray gene” mà sử dụng phương phápphân cụm “tối ưu hơn cả”. ii Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Mục lụcLời cảm ơn ........................................................................................................................... iTóm tắt nội dung ...............................................................................................................iiMục lục ...............................................................................................................................iiiDanh mục hình vẽ bảng biểu ..........................................................................................ivMở đầu ....................................................................................................... ...