基于基因表达数据的函数型数据聚类方法分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着高通量测序技术的快速发展，基因表达数据呈爆炸式增长。

如何从海量的基因表达数据中挖掘出有价值的信息，成为了生物信息学研究的热点和难点。

基因表达数据聚类分析是其中一个重要的研究方向，旨在将表达模式相似的基因分组，以便于进一步研究基因的功能和调控机制。

2. 本选题国内外研究状况综述

函数型数据分析作为新兴的数据分析方法，近年来受到越来越多的关注。

1. 国内研究现状

国内学者在函数型数据分析领域起步较晚，但在基因表达数据分析方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.研究不同函数型数据表示方法对基因表达数据聚类结果的影响。

2.研究不同函数型数据聚类算法对基因表达数据聚类结果的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性分析相结合的研究方法，主要包括以下步骤：
1.收集整理相关文献，了解函数型数据分析和基因表达数据聚类分析的研究现状，为本研究提供理论基础。

2.收集公开的基因表达数据集，并对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化等。

3.研究不同的函数型数据表示方法，将基因表达数据转换为函数型数据，并比较不同表示方法对聚类结果的影响。

5. 研究的创新点

1.将函数型数据分析方法应用于基因表达数据聚类分析，提出一种新的基于函数型数据的基因表达数据聚类分析方法。

2.比较分析不同函数型数据表示方法和聚类算法对基因表达数据聚类结果的影响，为选择合适的函数型数据分析方法提供依据。

3.开发基于函数型数据聚类分析的基因表达数据分析软件，为基因表达数据分析提供工具支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.蒋俊,杨叔子,丁汉.函数型数据分析方法综述[j].机械工程学报,2017,53(19):1-17.

2.李颖,黄飞鹤,苏晓军.函数型数据聚类分析方法综述[j].统计与信息论坛,2018,33(06):3-10.

3.彭梦婷,罗世华.函数型数据聚类分析研究进展[j].统计与决策,2021(07):13-18.