本项目以脑发育过程中基因调控过程为生物模型,收集到3个不同部位、7个时间点的基因表达数据,其中每张基因芯片10080个spots,建立起脑神经发育基因表达数据库。从系统生物学的角度出发,采用多尺度的理论和方法去认识基因表现生命现象的复杂关联过程。(1)提出了一种新的y-n曲线去除噪声的新方法;(2)探讨了单基因尺度空间的定义,得到了不同的特征描述及分析方法。包括利用y-n曲线模型提出基因芯片数据多尺度分析的思想,系统研究小波多尺度在基因表达谱芯片分析中的应用研究,从多尺度角度出发,首次提出了基因表达调控的稳定性和非稳定性概念;(3)完成了不同尺度关联网络的建立对人类胚胎期小、大脑组织基因表达进行小波多尺度分析,并对这种调控关系的刻画提出新的思想。根据基因表达数据的多尺度特征提取,建立了新的有效特征提取和分类方法。采用小波多分辩率分析方法提取基因表达的特征,利用支持向量机和BP 神经网络方法进行相关关系的建立;(4)建立了关联网络的相互推演策略对小脑基因表达数据进行模糊多尺度聚类分析,基于时间序列信号的多尺度关联规则,挖掘网络的相关关系。本项目共发表论文18篇,圆满完成研究任务。
英文主题词Data of Gene Expression;The Multiscale Analysis;The Temporal and Spatial Information; Development of Brain