基于数据挖掘技术的信号通路识别模型与算法研究

项目名称： 基于数据挖掘技术的信号通路识别模型与算法研究

项目编号： No.60973074

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 陈庆锋

作者单位： 广西大学

项目金额： 27万元

中文摘要： 数据挖掘技术是生物信息学中的重要研究课题之一，研究大规模生物序列分析新算法和复杂的生物模型建模，在提供有商业价值的生物信息，科研启示和生物医学上极为有用。通常的数据挖掘方法不能处理在数据复杂程度，数据量和建模上都要复杂得多的生物数据。因此，发展有效的生物数据挖掘算法有重要的应用意义和理论价值。本项目将研究新陈代谢信号通路相关数据的采集，存储，建模和分析的理论技术和方法。信号通路中的激活跟抑制模式都非常重要，但后者因为较低的支持度易被忽略，因此挖掘算法需要搜索和考虑所有频繁的和非频繁的项集合。其次传统挖掘方法会产生大量规则，需要改进算法分组从中筛选出支持度比较大的频繁模式，避免有用规则丢失或冗余规则产生。该项目的主要目标是发现在外界刺激下蛋白激酶调控的功能和特征，包括研究对外界刺激诱导产生变化的调控机制，研究相关基因表达特征和相关基因结构功能关系。这些结果为疾病诊断和治疗提供了一条有效途径。

中文关键词： 数据挖掘；信号通路；蛋白激酶；关联规则；相似性

英文摘要：

英文关键词： Data mining；signaling pathway；protein kinase；association rule；similarity