在农作物的基因育种方面，基因芯片技术已经成为育种工作的一项重要手段，利用基因芯片技术可以在多样本、高通量群体中进行基因筛选，从而找到携带目的基因的优良个体，充分利用有利的基因序列资源，创造方便、快捷的育种工作环境。近几年来，以基因芯片技术为代表的生物芯片技术迅速发展，使人类科学技术的研究有了阶段性的进步，对科学技术的发展产生了巨大的影响［32-34］。......
2025-09-30
差异表达基因检测数据分析成果研究
【摘要】：在国外涉及较早的变点研究是突变点，对于渐变式变点的研究也有一些结论，对于位置参数模型提出了变点的最小二乘法的估计。最小二乘法就是以观察值和理论值之差的平方和作为目标函数，将其达到极小值的点作为有关参数的点估计［8］。给出衡量最小二乘法识别多差异表达基因检测突变点能力的方法，模拟研究最小二乘法对不同具有差异表达基因的基因表达谱数据生成过程的多差异表达基因变点检测效果［10］。
变点是模式中某个或某些参数突然变化的点。在国外涉及较早的变点研究是突变点，对于渐变式变点的研究也有一些结论，对于位置参数模型提出了变点的最小二乘法的估计。已故中科院院士陈希孺教授认为，变点分析属于数理统计和非线性时间序列范畴，通过对变点问题的统计推断能够统计分析估计量的性质［1］。
检测变点的常见方法有最小二乘法、贝叶斯法和非参数法等。最小二乘法就是以观察值和理论值之差的平方和作为目标函数，将其达到极小值的点作为有关参数的点估计［8］。贝叶斯方法是把包括变点在内的模型中的参数作为随机变量。非参数方法不要求样本有先验分布背景。变点问题在金融、气候、矿难分析等方面有着广泛的应用，用来检测在数据生成过程中的结构突变［9］。(https://www.chuimin.cn)
在计算后验概率时，会涉及很复杂的函数的高维积分，处理难度较大，可以考虑先用累积次数法检验有无变点，当涉及多个变点时，点估计采用极大似然法或最小二乘法。给出衡量最小二乘法识别多差异表达基因检测突变点能力的方法，模拟研究最小二乘法对不同具有差异表达基因的基因表达谱数据生成过程的多差异表达基因变点检测效果［10］。应用分位点回归模型的变点检测，检验差异表达基因变点值的存在性，提出检测差异表达基因变点的检测方法，并应用到癌症数据进行差异表达基因检测的实证分析［11］。
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