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生物基因表达数据分析与建模方法研究的中期报告
引言：
随着高通量测序技术的发展，越来越多的生物基因表达数据被以大规模的方式生产出来。从高通量测序技术的原始数据中提取有用的信息并进行分析成为了目前生物信息学领域的一个重要任务。生物基因表达数据分析可以揭示不同物种、细胞、组织以及不同状态下基因表达谱的变化，提供了对基因功能和调控机制理解的重要线索。
本文的目的是介绍当前生物基因表达数据分析中的一些重要方法及其应用，并简要讨论现阶段面临的问题和挑战。
方法概述：
1.总体表达模式分析
总体表达模式分析主要目的是发现基因表达模式（pattern），为下一步的生物功能分析和分类提供线索。总体表达模式分析的一个主要方法是基于聚类算法，在样本间或基因间找到相似的表达模式。
常用的聚类算法包括HierarchicalClusterAnalysis(HCA)和K-MeansClustering。在这些算法中，样本被分为一些类，使得类内的成员之间的距离近，类间的距离远。细胞周期调控研究就是一个典型的总体表达模式分析的研究，通过对RNA-seq数据进行聚类分析，可以发现总体表达模式，并通过多项式回归模型预测在不同时间点的基因表达量和时序相关的基因。
2.差异分析
差异分析是分析两组或者多组样本之间基因表达谱的差异，常用的差异分析方法包括：差异基因筛选和通路分析。
常用的差异基因筛选方法有Student'st-test和WilcoxonRank-SumTest，它们可以采用基因的表达量，或者基因沉默和甲基化等信息对样本进行分类，计算不同组样本基因表达的差异情况。结果中能够得到在样本组别之间具有显著差异的基因，为后续研究提供重要依据。
通路分析是将差异表达基因映射到基因调控网络（GeneRegulatoryNetwork）中，找到哪些通路比较活跃，并提供基于通路的功能注释，为基因功能分析提供重要线索。
3.特征选择
特征选择是从所有可能的变量中，选择与目标变量有关的最佳字集合。在生物基因表达数据分析中，目标变量可以是生物表型、疾病或其他感兴趣的性质。特征选择在基因表达数据分析中的主要作用是解决“高维”问题，降低计算复杂性，提高分类的准确性。
常用的特征选择算法包括FILTER(MutualInformation)，Wrapper(RecursiveFeatureElimination)，Embedded(LassoRegression)等。这些算法可以根据所需的特征子集大小，通过重要性排序/选择和下采样等方式挑选最相关的特征。
4.预测模型建立
预测模型建立是基于已知基因表达谱及其对应的表型特征，建立一个模型，对未知表型特征样本进行预测。
常用的预测模型建立方法包括：逻辑回归，支持向量机等。逻辑回归是一种常见的分类模型，它通过学习训练数据集中样本的特征值和标签之间的关系，实现对未知数据的分类。而支持向量机是一种监督学习方法，其目的是给定一组训练样本，建立一个能够将不同类别样本划分开的超平面。
未来的挑战和问题：
1.数据质量要求越来越高，如何提高RNA-seq数据去噪声和至稀量度的准确度仍然是一个挑战。
2.在样本和基因数据量不断增大的情况下，如何提高计算效率，降低花费将是新的问题所向。
3.基于深度学习的模型与传统的生物信息学模型相比，在数据量大而维度高的情况下可以更有效地捕获特定的特征，但是其不可解释性增加了解释即可的难度。
结论：
生物基因表达数据分析是当前生物信息学领域的一个重要研究方向，涉及到的技术和方法不断更新和发展。本文介绍了生物基因表达数据分析的主要方法以及面临的挑战和问题，我们希望这些新的方法和技术将有助于更好的理解生命的本质，并进一步推进生物科学的发展和应用。