基于相关性分析和主成分分析的基因调控网络研究

董 艺，路云龙

(北华大学 数学与统计学院，吉林 吉林 132013)

随着生物芯片技术[1]的发展，基因芯片的信息挖掘成为生物信息学的一个研究热点，人们从研究基因测序[2-3]转而研究基因功能.基因调控网络是一个抽象概念，指细胞内(或特定一个基因组内)两基因之间的相互作用关系所形成的网络，在众多相互作用关系之中，又特指基于基因调控所导致的基因间作用.研究基因调控网络，建立基因调控网络模型，就可以对一个组织或一个生物的全部基因关系进行整体的模拟、分析和探索，进一步在整体基因的框架下研究生命现象和信息流动的规律，所以研究基因调控网络具有重要的现实意义.

目前人们对于基因调控网络的研究处于蓬勃发展的阶段.20世纪中期，Rater首先提出了控制原核生物细胞内基因之间相互影响和相互作用的系统和特征.20世纪60年代，Kauffman构建基因调控网络.许多基因网络模型相继被提出,如布尔网络模型[4]、贝叶斯网络[5]、微分方程网络模型[6]等.这些模型都有各自的优势,然而也存在一些不足.如布尔网络模型使用方便，但容易出现信息缺失问题；贝叶斯网络在寻优的过程中已出现计算成本过大、计算困难的问题；微分方程方法易出现数据噪音不能控制的问题.相关性分析方法也是建立基因调控网络的一个有效工具[7-8]，通过确立基因间是否存在相关性来构建基因调控网络.文章利用主成分分析法确立剪边原则，对……