生物基因表达数据中局部模式的挖掘与研究

生物基因表达数据中局部模式的挖掘与研究，是破译基因功能、发现基因调控网络的关键，在众多领域中都有着广泛的应用，已成为近年来生物信息学研究的热点。本课题将针对这一热点，对基因表达数据中的局部模式进行系统的定义和分类，并针对不同的局部模式，设计高效准确的数据挖掘算法，解决由于生物数据的高维度、高密度、大规模、和生物模式的复杂性为算法设计带来的困难。同时，结合生物领域的背景知识，运用统计学的方法建立局部模式的评价体系，对挖掘的结果进行筛选，以提高局部模式的生物意义。最后，在局部模式的应用研究方面，我们将利用局部模式和相关的生物背景知识，设计高效准确的分类器，实现对基因调控网络的预测，和疾病及致病基因的预测。本课题的研究不仅会为生物信息领域提供理论基础和应用工具，还将拓宽数据挖掘领域关于局部模式的定义和算法研究，并为局部模式挖掘在其他众多领域中（如经济、农业、军事等）的应用做出指导。

生物基因表达数据中局部模式的挖掘与研究，是破译基因功能、发现基因调控网络的关键，在众多领域中都有着广泛的应用，已成为近年来生物信息学研究的热点。本课题针对这一热点，对基因表达数据中的局部模式进行了系统的定义和分类，并针对不同的局部模式，设计出高效准确的数据挖掘算法。同时，结合生物领域的背景知识，运用统计学的方法,提出局部模式的评价方法，用以对挖掘的结果进行筛选，以提高局部模式的生物意义。最后，在局部模式的应用研究方面，我们利用局部模式和相关的生物背景知识，设计了分类器，用以对基因调控网络进行预测，并对如何提高分类器的分类效果进行了研究。本课题的研究不仅会为生物信息领域提供理论基础和方法，还将拓宽数据挖掘领域关于局部模式的定义和算法研究，并为局部模式挖掘在其他众多领域中（如经济、农业、军事等）的应用做出指导。