邹 权 (博士、副教授) 厦门大学数据挖掘实验室

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1 邹 权 (博士、副教授) 厦门大学数据挖掘实验室 http://datamining.xmu.edu.cn/~zq
生物信息学中的不确定性和分类问题 邹 权 (博士、副教授) 厦门大学数据挖掘实验室

2 提纲 生物信息学和机器学习的关系 一些生物信息学中的分类问题 microRNA识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析 总结

3 生物信息学 人类基因组计划 HapMap计划 /1000 Genome计划 数据存储---数据库 数据分析---数据挖掘 大数据
Olson M V. Human genetics: Dr Watson's base pairs[J]. Nature, 2008, 452(7189): HapMap计划 /1000 Genome计划 大数据

4 生物信息学中的我国计算机学者 算法阶段(1990-2000) 标注阶段(2000-2008) 系统分析阶段(2008-2013)
朱大铭、姜涛、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(2010-now) 华大基因

5 一些生物信息学中的分类问题 microRNA识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析

6 microRNA识别 2006年诺贝尔奖---RNA干扰机制
CCCCUCUAUUCACAAUUGUUUGGAACUCAGUUUUGUGAUUAUUCUAUCAUUGCCAGGGAGUUUGUGUGGUUGCAUCAGGGG

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9 microRNA分类相关论文 Chenghai Xue, Fei Li, Tao He, Guo-Ping Liu, Yanda Li, Xuegong Zhang. Classification of real and pseudo microRNA precursors using local structure-sequence features and support vector machine. BMC Bioinformatics :310 (google scholar引用271次，截至 ) Peng Jiang, Haonan Wu, Wenkai Wang, Wei Ma, Xiao Sun, Zuhong Lu. MiPred: classification of real and pseudo microRNA precursors using random forest prediction model with combined features. Nucleic Acids Research. 2007,35:W339-W344 (google scholar引用239次，截至 ) Leyi Wei, Minghong Liao, Yue Gao, Rongrong Ji, Zengyou He, Quan Zou. Improved and promising identification of human microRNAs by incorporating a high-quality negative Set. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2014, 11(1):

10 microRNA与疾病的关系 图挖掘 相似度度量、不确定性 参考文献
Jiang Q, Hao Y, Wang G, et al. Prioritization of disease microRNAs through a human phenome-microRNAome network[J]. BMC Systems Biology, 2010, 4(Suppl 1): S2. Xuan P, Han K, Guo M, et al. Prediction of microRNAs associated with human diseases based on weighted k most similar neighbors[J]. PloS one, 2013, 8(8): e70204.

11 一些生物信息学中的分类问题 microRNA识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析

12 蛋白质功能预测 问题 难点 特征提取 分类器 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
酶和多功能酶---多类，少量多标记 功能预测------多示例、多标记 二级结构、结构域-----标注、HMM 难点 特征提取 分类器

13 一些生物信息学中的分类问题 microRNA识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析

14 基因表达数据分析 分类 双聚类 聚类 14/57

15 一些生物信息学中的分类问题 microRNA识别 蛋白质功能预测 基因表达数据分析 全基因组关联分析

16 全基因组关联分析(GWAS)

17 GWAS 难点 高维小样本 SNP-SNP相互作用 结果的可解释性 前景 疾病的遗传机理 遗传育种（作物、养殖）

18 总结 机器学习在寻找生物信息学 生物信息学在寻找机器学习 应用---分类、聚类、降维、不确定性 结果的解释和验证 数据量在增大
生物实验验证 文献验证 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

19 邹权，Email：zouquan@xmu.edu.cn http://datamining.xmu.edu.cn
敬请指正！