题 目 基因表达谱的复杂网络研究
摘 要：
本文采用复杂网络理论，整合基因关联信息和文献中的结果，得到一些关于结肠癌标志基因的可能的结果。首先利用分类信息指数对数据进行初步筛选，选出了 314 个基因。对选出的基因分别做肿瘤样本和正常样本的相关系数矩阵，利用 Kruskal 算法分别对两个相关系数矩阵做最小生成树，然后通过两种方法比较选出阈值，建立起节点间的连边关系，得到致病前后的两个网络。根据复杂网络中的相关理论，分别对肿瘤样本和正常样本进行社区划分，最后通过观察两个样本的网络系统，分析致病前后基因的变化情况，建议了结肠癌的特征基因。
关键字：相关系数矩阵 最小生成树 复杂网络 社区结构
目录
— 问题的重述
二 问题分析
3.1 基因表达谱
三 数据
3.2 文献中发现的结肠癌相关基因
四 方法
4.1 距离矩阵
= 1 -
4.3 基因关系网络
4.3.1 阈值的选取
4.3.2 网络的生成
4.4 社区的划分
5.1 度序列变化
5.2 网络比较
5.3 网络中的几个特殊节点
六 结论
