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系統識別號 U0026-1007201211371800
論文名稱(中文) 不同量測方式的基因表現值之整合
論文名稱(英文) Merging Gene Expression Data from Different Experiments
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 統計學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生(中文) 劉珮宇
研究生(英文) Pei-Yu Liou
學號 R26994109
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 41頁
口試委員 指導教授-詹世煌
口試委員-李隆安
口試委員-辛致煒
中文關鍵字 基因表現值  整合  動態規劃法 
英文關鍵字 gene expression data  dynamic time warping  merge 
學科別分類
中文摘要 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。
英文摘要 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.
論文目次 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
參考文獻 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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