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基于RNA-seq数据的差异基因和异构体检测被引量：2: 2016年; 基因和异构体表达水平的差异检测是获取基因和异构体功能的重要途径,目前差异检测已经是转录组研究中一个重要的研究方向.RNA-seq技术近年来被广泛用于差异基因的检测.为模拟读段的非均匀分布,通常采用负二项分布对读段计数进行建模.现存的负二项分布模型大都是直接对基因读段计数进行建模,不能进行差异异构体检测.提出基于PGseq模型计算出的基因和异构体表达水平的负二项分布模型,采用exact test方法进行差异分析,解决了异构体的差异检测的问题.经实验验证,该方法在基因和异构体两方面的差异检测中都具有较高的准确度和灵敏度.; 王黎黎刘学军张礼; 关键词：RNA-SEQ 差异基因负二项分布 EXACT TEST

改进的RNA-Seq数据转录组表达分析研究被引量：3: 2015年; 基于高通量测序的RNA-Seq(RNA-sequencing)是用于转录组研究的一种新技术,针对该技术在转录组表达分析研究中存在的读段多源映射和读段非均匀分布等难点,提出一个改进的转录组表达研究方法 LDASeqII(Improvement of latent Dirichlet allocation for sequencing data)。模型利用剪接异构体结构信息对参数进行约束并进行外显子读段数目归一化处理,解决了读段非均匀分布下的多源映射问题。通过引入"伪外显子"和"伪转录本"分别处理接合区读段和噪声读段。将模型应用到真实数据集上,并与原LDASeq(Latent Dirichlet allocation for sequencing data)模型和目前流行的Cufflinks与RSEM(RNA-Seq by expectation maximization)方法进行对比。结果显示,改进方法获得了更为准确的转录本及基因表达水平计算结果。; 石新新刘学军张礼; 关键词：基因表达 RNA-SEQ 非均匀性

基于模型选择的差异基因和异构体检测被引量：2: 2016年; 基因和异构体差异表达分析是获取基因和异构体功能的重要途径,现已成为生物信息学的一个重要领域。RNA-seq是一种高通量测序技术,近年来广泛用于转录组研究。RNA-seq数据的读段多源映射现象给差异异构体检测带来挑战。针对该问题,本文采用先计算基因和异构体的表达水平,再进行差异分析的方法,以计算表达水平的PGseq模型为基础,采用贝叶斯因子方法进行模型选择,提出一个新的差异检测方法 PG_bayes,解决了基因和异构体两方面的差异检测问题。将PG_bayes应用于人类和小鼠共4个真实数据集中,并与目前流行的差异检测方法进行对比。实验结果表明,PG_bayes方法在差异基因和差异异构体检测中具有较高的准确度和灵敏度,并且在差异异构体检测方面表现出优势。; 王黎黎刘学军张礼; 关键词：RNA-SEQ 贝叶斯因子

一种针对RNA-Seq数据的基因异构体表达水平计算方法被引量：3: 2013年; RNA-Seq是基于高通量测序技术对转录组进行研究的实验技术,被大量用来进行基因的选择性剪切研究。针对RNA-Seq数据中读段对基因异构体的多源映射以及读段在基因参考序列上呈非均匀分布的问题,基于文本数据分析领域流的LDA(latent dirichlet allocation)模型,提出了一个新的基因异构体表达值计算方法 LDAseq。利用已知的基因异构体注释信息对模型参数进行约束,解决读段对基因异构体的多源映射问题;通过引入固定长度的"探针"将基因参考序列进行分段,解决读段在整个基因参考序列上呈非均匀分布的问题。将LDAseq应用到一个小鼠数据集和一个人类乳腺癌数据集,并和目前流行的方法 Cufflinks和RSEM进行对比。结果表明,所提出的LDAseq方法相比Cufflinks和RSEM准确率分别提高了75.5%和62.8%,从而获得了较为准确的基因异构体表达水平计算结果。; 刘学军李蒙张礼; 关键词：RNA-SEQ LDA

基于聚类和shape context的人体姿态估计: 2015年; 二维图片的人体姿态估计是计算机视觉中一个非常重要并且热门的研究课题,并被广泛应用于人机交互、监控以及图片检索等方面.基于部件的模型是解决这一问题的经典方法,但当人体姿态变化较大时,传统部件模型不能精确地刻画和表达这种形变,因此使用范围受到很大限制.为了克服这一缺点,采用分治的思想细分了人体姿态的类型,并用shape context改进了原始部件模型中的父子部件相对位置的描述方式.首先在训练集上基于shape context特征对人体姿态进行聚类,然后在每一个聚类结果上训练一个基于部件的姿态估计模型.用HOG特征刻画部件的外观,用shape context特征来刻画部件之间的联系.相比传统的基于两个部件之间位置关系的刻画方式,考虑到全局信息的shape context特征可以弥补树模型结构过于单一的问题.这种改进的空间位置约束方式使得部件模型的整体性能得到提高.结果表明,本文提出的方法在实验中取得了令人满意的结果,与其它若干姿态估计方法相比具有一定优势.; 张培浩金鑫; 关键词：SHAPE 聚类

一种基于Gamma模型的RNA-seq数据分析方法被引量：2: 2013年; 随着下一代高通量的DNA测序技术的飞速发展,RNA-seq测序技术已成为转录组分析的标准技术.RNA-seq技术产生海量的测序数据,为生物信息学带来新机遇的同时也带来了巨大的挑战.RNA-seq技术中最为基本的应用是计算基因和转录本的表达水平,而读段在基因参考序列上非均匀分布以及多源映射为准确计算基因及转录本表达水平带来了挑战.本文首先设计出一种类似基因芯片的虚拟探针数据格式,基于此数据格式提出一种基于Gamma分布的双层概率模型(GamSeq)模拟读段数据的产生,并结合已知的基因和转录本注释信息,计算出基因和转录本表达水平.本文将GamSeq方法应用到多个数据集上,并与目前最流行的方法进行对比,实验结果显示GamSeq方法能够较为准确地计算基因和转录本表达水平.; 张礼刘学军; 关键词：基因表达

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