随着生物信息学的发展，生命科学数据呈爆炸式增长，迫使人们寻求强有力的数据管理和分析工具。数据挖掘是目前最有效的数据分析手段，用于发现大量数据所隐含的各种规律。在生物序列分析中，数据挖掘技术有着非常广阔的前景，对于提高数据处理能力、产生有价值的生物学知识起着重要作用。生物序列模式挖掘是生物序列数据挖掘的一项重要研究内容，它对指导基因的识别和功能注释、非编码区功能元素的识别、蛋白质序列组成信息（如功能域或结构域）的识别等具有重要的意义。 生物序列频繁模式挖掘和生物序列特定模式挖掘是生物序列模式挖掘中两个重要的研究内容。针对传统生物序列频繁模式挖掘算法会在挖掘过程中产生大量短的模式而导致的挖掘效...With the development of Bioinformatics， the data of biological science is exploding， which force people to search more powerful tools for administrating and analyzing. Data Mining is the most effective way to analyze data， and it can be used to search all kinds of knowledge behind the data. In the analysis of biological sequences， Data Mining is used widely. It can improve the ability of dealing d...学位：工学硕士院系专业：软件学院_计算机软件与理论学号：2432006115263

郭顺

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  学校编码：10384                                分类号      密级      学号：24320061152639                                      UDC           硕 士 学 位 论 文  生物序列模式挖掘方法研究及其应用 Research on Biological Sequential Pattern Mining Algorithms and their Applications 郭顺 指导教师姓名：姜青山教授      专  业 名 称：计算机软件与理论 论文提交日期：2009 年5 月 论文答辩时间：2009 年  月 学位授予日期：2009 年  月  答辩委员会主席：           评    阅    人：            2009 年 5 月  厦门大学博硕士论文摘要库                       厦门大学博硕士论文摘要库  厦门大学学位论文原创性声明  本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范（试行）》。 另外，该学位论文为（                            ）课题（组）的研究成果，获得（               ）课题（组）经费或实验室的资助，在（               ）实验室完成。（请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。）  声明人（签名）：           年   月   日        厦门大学博硕士论文摘要库                       厦门大学博硕士论文摘要库  厦门大学学位论文著作权使用声明  本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文（包括纸质版和电子版），允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。 本学位论文属于： （     ）1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于   年  月  日解密，解密后适用上述授权。 （     ）2.不保密，适用上述授权。 （请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。）                                声明人（签名）： 年   月   日   厦门大博硕士论文摘要库                         厦门大学博硕士论文摘要库  摘 要   随着生物信息学的发展，生命科学数据呈爆炸式增长，迫使人们寻求强有力的数据管理和分析工具。数据挖掘是目前 有效的数据分析手段，用于发现大量数据所隐含的各种规律。在生物序列分析中，数据挖掘技术有着非常广阔的前景，对于提高数据处理能力、产生有价值的生物学知识起着重要作用。生物序列模式挖掘是生物序列数据挖掘的一项重要研究内容，它对指导基因的识别和功能注释、非编码区功能元素的识别、蛋白质序列组成信息（如功能域或结构域）的识别等具有重要的意义。  生物序列频繁模式挖掘和生物序列特定模式挖掘是生物序列模式挖掘中两个重要的研究内容。针对传统生物序列频繁模式挖掘算法会在挖掘过程中产生大量短的模式而导致的挖掘效率低下的问题，本文提出一种基于模式划分的生物序列频繁模式挖掘算法MBioPM。MBioPM算法采用模式划分的方法，挖掘时能从一个指定较长的模式长度开始挖掘，避免了产生大量的短的生物序列模式，明显提高了挖掘的运行时间效率。实验和分析证明了该算法的有效性。 为了解决传统生物序列特定模式挖掘算法在挖掘过程中需要两两比较子序列从而导致挖掘效率不高的问题，本文提出一种基于MD索引结构的生物序列特定模式挖掘算法MSATR。MSATR算法在挖掘过程中只需要比较相邻的模式，就可以得到满足条件的生物序列特定模式。由于MSATR算法避免了不相关模式的比较，大大提高了挖掘效率。实验和分析证明该算法是有效的。   关键词：生物序列；模式挖掘；模式划分       厦门大学博硕士论文摘要库                               厦门大学博硕士论文摘要库 Research on Biological Sequential Pattern Mining  Algorithms and their Applications Abstract With the development of Bioinformatics, the data of biological science is exploding, which force people to search more powerful tools for administrating and analyzing. Data Mining is the most effective way to analyze data, and it can be used to search all kinds of knowledge behind the data. In the analysis of biological sequences, Data Mining is used widely. It can improve the ability of dealing data, and play an important role on producing valuable biological knowledge. Biological Sequential Pattern Mining is one of the important research fields in Biological Sequential Data Mining, it is important for identifying genes, element in no coding field and information in protein sequences.  Both Mining Frequent Patterns and Searching Tandem Repeats are import research fields in Biological Sequential Pattern Mining. Traditional Ming Frequent Patterns algorithms will generate lots of patterns with short length in the process of mining which cause the low efficiency of mining. In order to overcome the lack of traditional algorithms, the algorithm MBioPM was proposed. We used a method called “Motif-divide” to start mining patterns with given length, which avoided producing lots of patterns with short length. The theoretical analysis and experimental results show that MBioPM improves the performance.  Traditional Searching Tandem Repeats algorithms need to compare patterns on all of them which affect the performance of mining. To attack the problem of traditional algorithms, we propose the algorithm MSATR. In the process of MSATR, Tandem Repeats can be mined just with comparing the patterns next to each other, and because of that, MSATR improves the efficiency when compared to traditional algorithms. The performance of MSATR was proved by the theoretical analysis and experiment.  Keywords: Biological Sequence; Sequential Pattern Mining; Motif divide 厦门大学博硕士论文摘要库  厦门大学博硕士论文摘要库   目   录 第一章 绪论..............................................................................................1 1.1 研究背景及选题意义 .....................................................................................1 1.2 研究现状及存在问题 .....................................................................................3 1.3 主要研究内容及特色 .....................................................................................6 1.4 本文结构安排 .................................................................................................7 第二章 生物序列模式挖掘技术及其应用 .............................................9 2.1 模式挖掘的相关技术 .....................................................................................9 2.2 频繁模式挖掘方法 .......................................................................................14 2.3 特定模式挖掘方法 .......................................................................................18 2.4 本文研究重点与框架 ...................................................................................20 2.5 小结 ...............................................................................................................21 第三章 基于模式划分的频繁模式挖掘算法 ....................................... 23 3.1 引言 ..............................................................................................................23 3.2 BioPM 算法 ...................................................................................................24 3.3 基于模式划分的频繁模式挖掘算法 ...........................................................28 3.4 实验分析与比较 ..........................................................................................32 3.5 小结 ..............................................................................................................35 第四章 基于 MD 索引结构的特定模式挖掘算法 ................................. 36 4.1 引言 ..............................................................................................................36 4.2 SUA_SATR 算法 .............................................................................................36 4.3 基于 MD 索引结构的特定模式挖掘算法 ....................................................41 4.4 实验比较与分析 ..........................................................................................45 4.5 小结 ..............................................................................................................47 第五章 生物序列模式挖掘系统 ............................................................ 48 5.1 BPMS 系统架构和模块说明 .........................................................................48 5.2 BPMS 体系框架 .............................................................................................49 5.3 BPMS 系统功能 .............................................................................................50 5.4 小结 ..............................................................................................................56 第六章 总结与展望 ................................................................................ 57 参考文献................................................................................................... 59 攻读硕士期间的研究成果 ...................................................................... 64 致谢........................................................................................................... 65 厦门大学博硕士论文摘要库   Contents Chapter 1 Introduction ............................................................................1 1.1 Backgound and Significance ..........................................................................1 1.2 Research Status and Problems ......................................................................3 1.3 Main Research and Innovations ....................................................................6 1.4 Outline of Thesis .............................................................................................7 Chapter 2 Pattern Mining Techniques and Applications............................ 9 2.1 Sequential Pattern Mining Techniques .........................................................9 2.2 Mining Frequent Patterns Methods ............................................................14 2.3 Searching Tandem Repeats Methods ..........................................................18 2.4 The Points of Research and Framework...................................................20 2.5 Summary........................................................................................................21 Chapter 3 Mining Frequent Patterns .................................................................... 23 3.1 Introduction...................................................................................................23 3.2 BioPM algorithm...........................................................................................24 3.3 Mining Frequent Patterns based on Motif-Divide algorithm ...................28 3.4 Experiments and Analysis ............................................................................32 3.5 Summary........................................................................................................35 Chapter 4 Searching Tandem Repeats based on Motif-Divide .............. 35 4.1 Introduction...................................................................................................36 4.2 SUA_SATR algorithm ..................................................................................36 4.3 Searching Tandem Repeats based on Motif-Divide algorithm .................41 4.4 Experiments and Analysis ............................................................................45 4.5 Summary........................................................................................................47 Chapter 5 BSPMS ................................................................................... 48 5.1 BPMS Framework and Module Description..............................................48 5.2 BPMS Framework Architecture..................................................................49 5.3 BPMS System Functions ..............................................................................50 5.4 Sunmmary .....................................................................................................56 Chapter 6 Conclusions and Futrure Work........................................... 57 References ................................................................................................ 59 Publications ............................................................................................. 64 Acknowledgements ................................................................................. 65 厦门大学博硕士论文摘要库  厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库第一章 绪论 - 1 - 第一章 绪论  生物信息学是生命科学、计算机科学、信息科学和数学等学科交汇融合所形成的一门交叉学科，是当前的研究热点。生物序列数据是一类重要的生物数据，生物序列数据挖掘技术对于提高数据处理能力、产生有价值的生物学知识具有重要作用，其研究和应用是生物信息学 活跃的研究方向之一。这里我们将对这些技术的研究现状以及存在的问题等进行阐述， 后对本文研究内容以及本文的结构安排等进行总体概述。  1.1 研究背景及选题意义  1956年，在美国田纳西州盖特林堡召开首次“生物学中的信息理论研讨会”，萌生了生物信息学概念[1]。而后，研究者开始搜集大量的生物信息，并应用各种方法进行计算和分析，试图发现这些信息反映生命现象的重要规律，从此，生物学研究手段发生了由单纯的观察和实验研究转向与生物信息分析相结合的巨大变革。20世纪70年代到80年代初，计算机技术和数学统计方法飞速发展，研究者开始应用计算机技术解决各种生物学上问题，初步形成生物信息学。1985年，人类基因组计划(Human Genome Project，HGP) 标志人类步入系统、全面解读和研究人类遗传物质DNA(Deoxyribonucleic Acid)的全球性合作时代[2]。1987年，Hwa A.Lim博士首次将这一学科命名为“Bioinformatics(生物信息学)” [3] 。2000年，Rashidi 等人给出了一个较为完整的生物信息学定义：生物信息学是指生命科学与数学、计算机科学和信息科学等交汇融合所形成的一门交叉学科。它应用先进的数据管理技术、数学分析模型和计算机软件对各种生物信息(特别是分子生物学信息)进行提取、储存、处理和分析，旨在掌握复杂生命现象的形成模式与演化规律[4]。生物信息学的目标的是读懂基因组的遗传信息，揭示生物数据中蕴涵的生物学知识和规律，指导生命科学研究[5]。近年来，随着生物信息学的快速发展，研究者收集的生物数据呈爆炸式增长，迫使人们寻求强有力的数据管理和分厦门大学博硕士论文摘要库生物序列模式挖掘方法及其应用 - 2 - 析工具。数据挖掘是目前 有效的数据分析手段，用于发现大量数据所隐含的各种规律。由于复杂的生物数据特点、多样的生物学分析需求以及激增的生物数据规模，数据挖掘在生物信息学中扮演着重要的角色[6]。 数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找、 规律表示三个步骤[7]。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来；规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。在具体实施数据挖掘应用时，还要有一个结果评价步骤。这是因为数据挖掘算法寻找出来的是数据的规律，其中有些是人们感兴趣的有用的，还有一些可能是不感兴趣的。这就需要对寻找出的规律进行评估(这是一个人工步骤，需要根据实际情况做出评估判断，还较难以自动化)。数据挖掘的主要内容包括模式挖掘、关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析和演变分析等，如图1.1所示。生物序列数据挖掘为核酸与蛋白质结构和功能的预测、基因组序列分析、功能基因组相关信息分析(包括大规模基因表达谱分析、基因组水平蛋白质功能综合预测等)等提供了指导。数据挖掘技术已成为生物信息学采用的主要数据分析技术[8]。   图1.1 数据挖掘的主要内容  资料来源：参考 熊赟, 生物序列模式挖掘与聚类研究[2], 2007.10 数据挖掘的主要内容   分类分析 聚类分析 异常分析 演变分析 模式挖掘 关联分析 厦门大学博硕士论文摘要库Degree papers are in the “Xiamen University Electronic Theses and Dissertations Database”. Fulltexts are available in the following ways: 1. If your library is a CALIS member libraries, please log on http://etd.calis.edu.cn/ and submitrequests online, or consult the interlibrary loan department in your library. 2. For users of non-CALIS member libraries, please mail to etd@xmu.edu.cn for delivery details.厦门大学博硕士论文摘要库

Research on Biological Sequential Pattern Mining Algorithms and their Applications

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