基于图元向量的差异共表达分析研究

差异分析对于揭示生命体的生长、发育和衰老过程及疾病发生具有重大的意义,基于网络的差异分析方法已经成为系统生物学的一个研究热点.Przulj提出的图元及图元向量作为一描述网络局部结构信息的方法,已经在网络分析方法面取得了很多重要的结果.本文在图元向量的基础上提出了二种节点变化的差距度量方法,通过聚类可以分别挖掘网络中模块内变化基因簇和模块间变化基因簇.应用AGEMAP数据库中12个小鼠组织基因表达数据的结果表明:大部分聚类簇都高度显著富集与衰老相关的GO条目.     

MR距离:一种新的用于近似重复图像检测的距离函数

本文提出了一种新的距离函数来进行近似重复图像的检测。不同于以往距离函数单一的度量标准,我们新提出的曼哈顿相关距离(MR距离)克服了单一使用曼哈顿距离或LRCA距离的缺陷,可以更全面的反映图像之间的真实距离,适用于真实复杂的数据集。另外,针对大规模数据集问题,我们将MR距离同LSH结合起来,使之可以在大规模数据集上工作,从而在近似重复图像检测中表现出更好的性能。实验结果证明,我们新提出的距离函数使搜索准确率明显提升,当查全率为0.8时,查准率提升了5个百分点。