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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉珮宇
研究生(外文):Pei-YuLiou
論文名稱:不同量測方式的基因表現值之整合
論文名稱(外文):Merging Gene Expression Data from Different Experiments
指導教授:詹世煌詹世煌引用關係
指導教授(外文):Shih-Huang Chan
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:統計學系碩博士班
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:41
中文關鍵詞:基因表現值整合動態規劃法
外文關鍵詞:gene expression datadynamic time warpingmerge
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本文針對不同測量方式所產生的基因表現值進行兩序列間的相似性評估與整合。Aach和Church(2001)提出兩序列時間對應點之演算法,利用兩序列表現值之距離矩陣進行動態規劃法找出兩序列的時間對應點路徑;但在兩序列尺度不一致時,其結果並不理想。本文將兩序列表現值排序並產生排序差矩陣,以此矩陣進行動態規劃法,以改善尺度所造成的問題。此外,我們亦利用面積(或面積比列)的概念來評估兩序列的相似性,並找出面積比例的分佈及提出進行整合之準則。最後,若序列資料通過整合準則,我們可建立常態統計量以檢驗此兩表現值序列進行整合之效果。
We evaluate the similarity of two gene expression sequences from different experiments, and if possible, merging the two sequences. Aach and Church ( 2001 ) developed simple time warping algorithm to align gene expression time series, using distance matrix of two sequences through dynamic time warping to find the time warping path. When the scale of the two sequences are different, however, the results are doubtful. We sort the sequences in order, and use rank difference instead of Euclidean distance to find the optimal path. We use area ratio to evaluate the similarity of two gene expression sequences. Simulation is conducted to find a reasonable threshold in merging two sequences. Finally, we build one statistic to evaluate the performance of merging the two sequences once they pass through the threshold.

第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 2
第二章 文獻回顧 3
第三章 兩基因表現值序列之相似性 4
3.1 Simple time warping algorithm 4
3.2 排序差矩陣 7
3.3 評估方式 10
3.4 模擬分析 11
3.4.1 尺度探討 12
3.4.2 序列長度探討 18
3.4.3 函數形式之探討 24
3.5 評估相似性之準則 30
第四章 兩序列資料之整合 33
第五章 結論 34
5.1 結論 34
5.2 後續研究 34
參考文獻 35
附錄 36

1.John Aach and George M. Church (2001), Aligning gene expression time series with time warping algorithms , BIOINFORMATICS, Vol. 17 no. 6 2001, Pages 495–508.
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