ChIP-chip 与 ChIP-seq 数据处理方法与分析平台

论文写作课期末作业

综述题目：

ChIP-chip与ChIP-seq数据处理方法与分析平台

姓名： 孙翰菲

学号：1132995

第一章生物学背景知识

1.1基因表达的调控

从DNA到蛋白质，需要经过若干步骤。对于真核生物来说，基因表达的调控是多级的，主要发生在4个彼此相互独立的水平上：转录水平的调控，加工水平的调控,翻译水平的调控，翻译后水平的调控。而转录水平的基因表达调控，是其中最重要的调控机制。

1.2转录因子与组蛋白修饰

转录因子(transcription factor)是一种特异识别某些DNA序列与之结合的蛋白质。调控DNA通过生成转录因子来对靶DNA序列（目标DNA）进行转录水平的调控，促进或者抑制这些基因的转录。这个机制是非常复杂的，这是由于真核生活的转录因子种类繁多，加上转录因子之间的相互作用造成的。

真核生物转录因子调节基因转录的一种重要机制，就是调节染色质的结构，以影响转录因子对启动子(promoter)的结合能力。转录因子能调节组蛋白──染色质的一种成分──核心的结构，或称使组蛋白修饰发生改变，从而改变核小体和染色质的紧密程度，影响转录因子和RNA聚合酶(P ol II)对启动子的结合，调控基因的表达。

转录因子从功能上可分为通用转录因子(general transcription factors)与特异转录因子(specific transcription factors)。通用转录因子与结合RNA聚合酶的核心启动子(promoter)位点结合，而特异转录因子与特异基因的各种调控位点结合，促进或阻遏这些基因的转录，目前已发现转录因子之间常常具有协同作用的能力。

具有完整的启动子的大部分DNA都可以起始基础水平的转录，这种基础水平的调控，导致转录水平的上升(受激活因子作用)或下降（受抑制因子的作用）。一般情况下，真核生物的基因转录还需要其他蛋白因子的参与，以帮助通用转录因子和RNA聚合酶在染色质上组装。这些辅助转录因子在DNA上的正调控元件，称为增强子(enhancer)，因为它们的存在能够明显加强目的基因的转录，增强子似乎没有方向性，无论在在启动子上游还是下游，都不影响其增强基因转录的功能。另外还有一种负调控元件，称作沉默子(silencer)，与增强子作用相反。

真核生物的转录因子调节基因转录的一种重要机制，就是调整染色质的结构，以影响通用转录因子对启动子的结合能力。真核生物的遗传物质是以染色质而不是裸露DNA的形式存在与细胞核中。而染色体的基本结构单位是核小体,由组蛋白核心(组蛋白八聚体)和包裹在其上长约147bp的DNA 构成。如果基因的启动子位于核小体中，组蛋白核心会阻碍通用转录因子在启动子上的组装以及Pol II与启动子的结合，使得基因转录难以进行。

组成核小体的组蛋白的核心部分状态大致是均一的, 游离在外的N-端则可以受到各种各样的修饰, 包括组蛋白末端的乙酰化, 甲基化[1], 磷酸化, 泛素化，ADP核糖基化等等，这些修饰的意义是改变染色质的结构，直接影响转录活性，或者使核小体表面发生改变，使其他转录因子易于和染色质相互接触，间接影响转录活性。

组蛋白修饰与转录因子关系密切:不仅组蛋白修饰能影响本区域对其他转录因子的易结合性，转录因子的结合也能引起组蛋白修饰的变化。

由于染色质结构紧密的地方，通用转录因子与Pol II难以结合启动子区域，从而导致此处的基因的转录活性降低;所以那些具有激活作用的转录因子，通常会有利于导致染色质或组蛋白结构松散的蛋白质发挥作用，如组蛋白乙酰化酶。而起抑制作用的转录因子，则通常会加强那些促进染色质结构紧密的蛋白质的作用，如组蛋白去乙酰化酶。

1.3 顺式作用元件与反式作用因子

顺式作用元件(cis-acting element),或称顺式元件子，是存在于基因旁侧序列中能影响基因表达的序列。顺式作用元件包括启动子、增强子、沉默子等，它们的作用是参与基因表达的调控。顺式作用元件本身不编码蛋白质,其作用是提供一个结合位点，反式作用因子通过结合在该位点上来改变结合处的特性，进而调控受此顺式作用元件影响的基因。调控方式包括对基因转录可变剪切的调控、转录起始位点的调控以及转录效率的调控。

反式作用因子(trans-acting factor)则是指通过直接结合或间接作用于DNA、RNA等核酸分子，对基因表达发挥不同调节作用(激活或抑制)的各类蛋白质,其本身对基因表达没有调控作用，只是阻断来自上、下游的调控效应。反式作用因子主要指能结合在基因序列上的特异性蛋白质──转录因子，然而随着表观遗传学的发展，研究发现除了蛋白，某些DNA,RNA片断也具有类似的调控功能，因此现在把它们算作反式作用因子[2]。

如图1-1所示，为转录因子调控基因通路的两种方式：直接调控(图1-1 a)与间接调控（图1-1 b）。直接调控就是作为反式作用因子的转录因子（蓝色球形）结合在基因的顺式作用元件区域（如启动子区域），调控该基因的表达，进而影响该基因生成的蛋白质X的量。而在间接调控中，影响蛋白质X的生成量的转录因子不结合在生成蛋白质X的基因附近，而是结合在远离该区域的生成蛋白质Y的顺式作用元件区域，而蛋白质Y又是一种能直接调控蛋白质X生成量的转录因子，通过这种方式，该转录因子间接地调控了蛋白质X的生成量。

图1-1 转录因子的两种调控模式（图片来源：Nature Reviews）

1.4基因芯片技术与测序技术

20 世纪90年代建立起来的DNA芯片技术和最近发展起来的第二代DNA 测序技术是高通量研究基因的结构和功能的两种比较重要的技术, 推动了功能基因组和系统生物学研究的发展.

DNA芯片技术(DNA chip)是应用面积为2.0cm2或更小的晶片，在上面高密度的排列着许多寡核苷酸，待测的DNA中加入荧光标记物，点到芯片表面，发出荧光信号的位置表明寡核苷酸与待测DNA发生杂交。荧光信号的位置与强弱经过转换，变为数据，用于进一步的分析[3]。

相比较于DNA芯片技术，测序技术可以发现更多未知的信息，但是成本更高。高通量测序技术(High throughput sequencing)，又称下一代测序技术，是对传统测序的一项重大改进，在一次实验中，可以读取1G到14G的碱基数，其中蕴藏着丰富的信息[4]。

图1-2 Illumina测序仪数据量的增加（图片来源：Illumina网站）随着数据量的大幅增长，如何处理这些海量数据就成了摆在研究者面前的挑战，而生物信息学和统计学是在处理DNA芯片与测序技术产生的海量数据中必不可少的工具[4]。

1.5 ChIP、ChIP-chip与ChIP-seq技术

ChIP(Chromatin immunoprecipitation, 染色质免疫共沉淀)一种用主要于检测蛋白质(包括转录因子，组蛋白)与DNA结合位置的技术。

基本原理是在活细胞状态下通过处理，将蛋白质与DNA 交联在一起，形成复合体,然后通过超声波将其随机切断为0.2-1.0 kb 的染色质小片段,继而通过特异的抗体免疫沉淀此复合体,将DNA 片断的纯化与检测,从而获得受该蛋白质与DNA 相互作用的信息。

它能真实、完整地反映结合在DNA 序列上的调控蛋白,是目前确定与特定蛋白结合的基因组区域或确定与特定基因组区域结合的蛋白质的一种很好的方法[5]。

过去ChIP实验的结果主要采用对PCR(聚合酶链式反应)扩增产物进行电泳分析的方法，这种方法只能观测特定的几个目标基因。而ChIP-chip和ChIP-seq技术的出现则使得在全基因组上观测蛋白质与DNA结合成为可能。

ChIP与DNA 芯片(chip)相结合,称作ChIP-chip（工作原理见图1-3）。同样，ChIP 与高通量测序的整合，则被称作ChIP-seq(工作流程见图1-4)。这两项技术可在全基因组内确定特定蛋白质的DNA 结合位点,从面为全基因组范围内研究目的蛋白的调控作用(顺式调控组)提供有效的方法[6][7]。

图1-3 ChIP-chip实验原理图（图片来源：Nature Reviews）

相对于成本较低的ChIP-chip而言,ChIP-seq有如下优势；

第一，ChIP-Seq能实现真正的全基因组分析。而目前的芯片上固定的探针只能代表全基因组部分序列,所获得的杂交信息具有偏向性;

第二，对于结合位点分析,ChIP-Seq通过寻找“峰”，结合分辨率可精确到10-30 bp,而芯片上探针由于长度所限,无法精确定位,即使目前最高水平的商业芯片的分辨率也无法比肩ChIP-Seq;

第三，是所需样本数量。ChIP-chip 需要多达4-5 μ g 的起始样本,在杂交之前需要进行LM-PCR,但可能导致背景增高,竞争性扩增等导致假阳性。而ChIP-Seq仅需要纳克级起始材料,如SOLiD起始材料可低至20ng。

ChIP-seq数据由于测序工艺的缺陷，会有高GC含量区域读段数比实际值偏高的问题。但是近两年来，随着测序成本的降低以及研究者对数据质量要求的提高，ChIP-seq数据有明显的增长趋势。

综上所述，虽然ChIP-chip实验成本低廉，而且也已经得到较广泛的应用，但是出于数据质量的考虑以及目前ChIP-seq有逐步取代ChIP-chip技术的趋势，本文分析流程中以讨论分析使用Chip-seq技术产生的数据为主。

图1-4 ChIP-seq技术工作流程图

1.6本综述的目的和意义

ChIP-chip 和ChIP-seq实验技术广泛应用于研究组蛋白修饰、特定转录因子在基因组范围内的顺式调控作用。在全基因组范围内,弄清蛋白质与DNA的相互作用，进而研究其如何调控基因表达,对于我们探讨各种生物过程和疾病状态是非常重要的。而将大量的蛋白-DNA相互作用信息进行整合,则是建立整个细胞内的基因表达调控网络,以及进一步阐明信号通路与生物分子功能的基础之上。

在基因组层次上如何分析、整合及阐释高通量数据已成为表观遗传组学中顺式作用元件研究的瓶颈。本论文的目的在于构建顺式作用元件的综合分析系统，建立ChIP-seq数据质量控制的标准化流程，开发并维护一些对于不同顺式作用元件进行分析的生物信息学工具，以用于研究转录因子与组蛋白修饰之间的相互作用及其在基因转录调控网络中的协同功能。

第二章 ChIP-chip与ChIP-seq数据分析面临的挑战

2.1实验数据分析的软件层面上的挑战

在过去的数十年里，技术的提升使得研究者得以将过去只能在几个特定基因上完成的实验扩展到全基因组的规模上，这同时也带来了一些挑战。

随着生物芯片技术,测序技术工艺的提高与成本的降低,自2000 年来,癌症相关的ChIP-chip 和ChIP-seq数据越来越多。同时,公有领域上的(Public Domain)各生物学数据库在不断完善，新的处理ChIP-seq数据的算法和分析ChIP-seq数据的方法论也在不断涌现[8]。

然而，与之相对的是，目前缺乏对这些ChIP实验的数据、工具以及分析流程的整合。数据方面，GEO,SRA等常用的生物数据库虽然保存这大部分公开的ChIP实验的数据，但由于这类数据库收集的实验类型的广泛性以及ChIP实验本身的特殊性，一些ChIP实验中很重要的信息，如抗体，转录因子名，细胞系名称等常常没有明确指出，研究者常常需要查阅该数据的对应文章才能准确地了解这些信息。工具方面，虽然数量很多，但是却存在不同操作系统之间的兼容性问题，以及不同工具的编译、安装、使用与更新方式的复杂性问题。分析流程方面，数据分析常常要多个工具配合使用才能得到最终结果，这些配合使用的过程，也就是分析流程，存在着很多固有的模式，而对这些模式，却很少有相关的分析和总结。

对于数据分析者而言，至少有两项任务(1)分析数据(2)将分析结果发表成文章。举例来说，一些公认的测序质量好的实验数据会被分析许多次，期间会多次修改分析手段和分析参数，有时甚至会有实验数据的更新，这些修改的尝试将一直持续到最终实验结果的产生。然而，在将这些结果发表成文章的时候，对这些分析过程中的细节的描述往往是不够的，比如分析数据的代码可能就找不到了[9]。

可重复性研究被人们提出过很多次，可是生物信息学中的一些分析结果却依然存在难以重复的问题，某些细小的参数差异就可能导致无法重现原分析的结果。即使是有些健壮性(robust)很强的结果，由于其中用到了多种不同的软件和人工处理的结合，却缺少对于此一过程精确细节的标准化描述，也使得其他研究者难以重现这一结果。

很多时候，分析人员还需要快速手动编写脚本程序来对实验数据进行处理，这些脚本程序的运行通常是一次性的，因而常常难以保存下来，其中可能隐藏着一些难以发现的错误，这也给数据分析的可重复性带来了困难。

尽管目前有许多实用的分析工具可以免费下载和使用，并且开放源代码，但是这些命令行运行的程序的安装和使用方法的不一致性都给没有编程经验的研究者造成不便。

由于这些工具是用不同的编程语言编写的(Python,c,java,perl,R,shell),想在编程的层面将这些工具进行健壮的整合存在着不便。

此外，不同的中心产生的数据格式不同,有些分析工具要求数据是某种特定的格式或者要求将不同类型的数据合在一起。因此,在一项分析中重新整理数据格式和整合不同类型数据是非常耗时的。例如,二代测序公司产生的原始序列数据格式就不是平台统一的,因为包含核苷酸序列及其对应的质量值的简单文本文件并不存在一个业内公认的标准,针对跨平台的序列数据分析要求适应于特定平台的工具。

由以上几点看来,开发出可以在不同计算机平台下(采用哪个平台取决于该平台是否最适用于给定的应用)可交互分析的工具集,然后将这些工具串在一起形成分析流水线(analysis pipeline)是非常重要的。

2.2 实验数据分析的硬件层面上的挑战

理解生物系统的运转机理需要整合高通量技术产生的多维的生物学信息。举例来说, 千人基因组计划产生的数据量就将数据量推进到TB级。而第三代测序技术快速产生的海量的多维数据将使这种情况更加恶化。

对于数据传输、访问控制和管理，假定DNA、RNA和其它感兴趣的变量之间的所有关系被存储和挖掘的话,分析结果会比原始数据显著增加。因此,有效地在网络上移动这些大数据集、为降低存储代价而集中存储数据并提供访问控制以及为加快分析而正确地组织大规模数据非常重要。以目前的网速,要在网络上随意传输TB级的数据还很困难。传输大量数据最有效的模式是把这些数据拷贝到一个大的存储硬盘上,然后把硬盘邮寄到目的地。然而,这种方法相当低效,并且对于团队及时交换数据来说, 是一个很大的障碍。解决方案就是集中存储这些数据集,并且为之提供高性能的计算。尽管这个方案非常诱人,但却由此产生了访问控制的问题,因为产生数据的团队想在数据发表之前控制对谁能访问数据保留控制权。[20]

另外,对大数据的访问控制需要IT支持。例如,在比较多个肿瘤样本与其肿瘤旁边的正常组织样本的全基因组测序数据时,我们就会发现，在管理和组织大数据集时，非常需要数据挖掘的技能。如果我们对数据组织不当,那么仅仅获取所有成对样本的序列数据,并将其比对到基因组上不同的区域就不是一件轻松的事情。

生命科学研究者最主要的目标就是整合多种大规模数据集以构建能预测复杂表型,如疾病的模型。如上文提及的,构建可用于预测的模型依赖于大量的计算。例如,使用大规模DNA、RNA、DNA-蛋白绑定、蛋白质交互作用、代谢物和其它类型数据来重构贝叶斯网络模型。随着数据规模和多样性的增加,这种类型的建模对于真实反映复杂系统以及预测系统行为也会越来越重要。然而,在计算上这种建模需求是一个NP hard的问题(2-1)。通过搜索所有的可能性来找到最佳贝叶斯网络是一个相当复杂的过程。甚

至在只有十个基因(或者说节点)的情况下,可能的网络的数量级是1018。节点数目增加,可能网络的数目也以超指数增加。在生命科学领域,目前可以提供的计算机环境还远远不能满足组织海量数据并根据这些数据构建复杂模型,以及从现有模型和数据中诠释出更多有价值信息的需求。

图2-1 生物数据增加与计算量的增加速度（图片来源：Nature Reviews Genetics）

2.3目前的几种生物平台

生物分析平台是在整合分析工具的基础上，依托计算服务器机群，运用软件工程技术，具有用户管理和数据可视化功能的操作环境。

目前存在着Galaxy[10],GenePattern[11],GenomeQuest,UCSC,DNAnexu s等几种生物分析平台，这些平台基于web网页实现，具有对于不同操作系统的兼容性，然而一些局限性依然存在，比如过去通过编写脚本可以快速实现的功能，使用平台上的标准工具包完成就比较繁琐。但无论如何，这些平台从不同程度上提供了实现工具标准化的可能性。

图2-2所示为由Broad Institute开发的GenePattern生物分析平台的主界面，该平台可以免费使用和下载，平台提供了用于基因表达分析，蛋白质组分析，SNP分析，流式细胞仪，RNA-seq分析与常见的数据处理分析的150多个工具。该分析平台具有对应微软Word插件，可将分析流程以标准化的形式添加到doc文档中。

图2-2 GenePattern生物分析平台

图2-3所示为DNAnexus平台的分析工具界面，该平台主要侧重于下一代测序技术的数据分析，提供部分功能的免费使用。2011年10月，DNAnexus从Google Ventures和TPG Biotech获得了1500万美元的投资，用来取代美国政府的国家生物技术信息中心（NCBI）。未来，DNAnexus将使用Google的云服务。

图2-3 DNAnexus分析平台

第三章数据分析流程的建立

3.1 ChIP-seq原始数据的来源

基因表达综合数据库GEO(Gene Expression Omnibus) 是NCBI下的一个的基因表达的大型数据库，其最大功能是用来储存和检索公开的高通量基因表达和基因组杂交数据。当文章在科学文献上发表后，其中所产生的高通量实验数据就将放在公有领域上，供其他研究者免费下载，使得实验数据中的海量信息能够被多次分析与进一步挖掘[12]。

GEO 的目标是尽量最大范围地涵盖可能的高通量实验方法，虽然具有定义数据信息的模板，但由于这些数据信息是上传者输入的，因而常常会造成一些数据信息的不完整和不一致，而这也是我们建立Cistrome生物分析平台的主要目的之一:专门收集ChIP实验数据并定期更新，同时建立顺式作用元件数据库，相对与GEO而言，这个数据库应该对ChIP实验数据更有针对性。

如图3-1所示为GEO数据库的数据集信息显示界面，包含数据的上传时间，标题，物种，实验类型，文章摘要，文章引用，实验设计，下载地址等信息。而在图中所示的实验信息中，ChIP-seq实验中比较重要的转录因子名称，使用抗体名称，细胞系名称等信息均为单独列出，而是包含在摘要部分。这给ChIP-chip和ChIP-seq实验数据的整合带来了困难。

图3-1 GEO数据库

如图3-2所示为Cistrome分析平台的数据收集界面，不仅包含数据的上传时间，标题，物种，实验类型，文章引用，实验设计，下载地址等信息，还通过人工的方式统计了各实验数据所使用的组织类型，细胞类型，细胞系名称，疾病状况等信息，这样将为数据的整合、检索带来便利，同时也为后面的数据分析流程提供了很好的数据来源信息的参照。

图3-2 Cistrome数据收集部分的界面

3.2 Cistrome分析平台简介

Cistrome平台基于开源平台Galaxy开发，在Galaxy标准工具包的基础上，添加了30多个分析ChIP数据的工具包，与此同时，按照分析流程(analysis pipeline)对这些工具包进行了整合，同时对所有ChIP数据进行了收集(data collection)。

Cistrome平台运行于linux系统的服务器端，需要预先安装sqlite3,mysql, postgreSQL等数据库以及Python用于科学运算的包Scipy, Numpy，以及R语言──一

种用于统计的编程语言──中的生物学数据处理相关包。

Cistrome的底层是由Django实现的，可以使用Apache或Nginx来加载，每一个用户提交的任务都被当作一个实例，程序运行的中间结果放置在一个个独立的文件夹里临时保管或永久存档。

Cistrome的所有工具模块都是通过xml文件格式来管理载入的，为添加工具和扩展功能提供便利。

3.3 Chip-seq数据分析流程(analysis pipeline)的实现

对于ChIP-seq数据分析的质量控制与初步处理，具体流程如图3-3所示

图3-3Chip-seq数据分析质量控制与初步处理流程图

3.3.1 参考基因组序列比对

目前有多种序列比对工具(read aligner)，但是Bowtie是其中最快的而内存应用效率很高的佼佼者，它采用一种称作Burrow-Wheeler变换(BWT)的压缩算法对参考基因

组序列进行索引，使用大约 2.2GB（2.9GB用于双末端测序）的内存,就可完成人类基因组的序列比对。每小时可以比对超过25,000,000段长度为35bp(base pair)的DNA序列[13]。Bowtie还可以同时启动多个线程来加快速度，这对于多核CPU来说尤为重要。

无论从哪个方面来看，Bowtie都很合适，因此本流程采用Bowtie完成序列的比对这项工作。

经过比对之后，原始的测序读段将带有其在基因组中的位置信息，或者说，该测序读段被回帖(align)到了基因组中。

Bowtie生成的文件为SAM格式的文件，通常需要占用数GB的硬盘空间，可以使用Samtools将该SAM文件压缩成BAM文件，可以节约一半以上的空间。

3.3.2 测序质量检测

经过比对之后，可以得到测序读段的位置信息。但是对于测序的质量还需要一些手段来进行检测，以保证测序的可靠性。我写了一个小脚本，可以调用基因组比对工具完成流程1，并可以完成之后的测序比对结果的统计功能，接下来画出读段上不同位置的可靠性分数曲线和可靠性分数的分布图。代码的框架部分如下（Python代码）: def main():

MSG_USAGE = "myprog[ -j ][-b ][-a ][-q ] arg1[, arg2...]"

#命令行使用方式的说明

…

Bwa=BwaAnalasis((opts.jobname,opts.bwaname,opts.fastaname,opts.fastqname))

#输入所需的fasta和fastq数据，并进行初始化的检测

Bwa.FCD()

#完成序列的比对,读段数的统计，并画图

classBwaAnalasis:

def FCD(self):

self.fast2sam()

#将fast文件转换成带有位置信息的sam文件，即进行序列比对self.count_reads()

#对结果sam文件中的每一行读段信息进行统计

self.quality_bp()

#绘制读段位置-分数分布图

self.quality_pos()

#绘制分数-读段数分布图

终端输出结果如下:

# reads processed: 13,133,846

# reads with at least one reported alignment: 7,247,893 (55.18%)

# reads that failed to align: 2,153,731 (16.40%)

# reads with alignments suppressed due to -m: 3,732,222 (28.42%)

# reads aligned uniquely:6,078,344(46.28%)

这表明用于比对的读段总共有13133846个,至少能比对到全基因组某个位置的有7247893个,由于碱基错配未能正确比对的读段有3732222个,而比对失败的读段有2153731个,而比对到单一序列的读段有6078344个。

可视化的输出结果如图3-4所示，在读段数-测序质量分数分布图（图3-4 左图）中,读段数在58分附近达到峰值。而在测序质量分数-碱基位置分布图（图3-4 右图）中，可以看出，测序分数随位置的增大呈递减趋势，说明测序位点离测序的起始端越远，测序结果的可靠性越低。这两幅图的趋势受不同测序工艺的影响，可以用于初步了解测序结果的质量好坏。

图3-4 读段数-测序质量分数分布图（左）与测序质量分数-碱基位置分布图（右）

3.3.3 峰检测(peak calling)

峰检测(peak calling)，是一种用于鉴别读段数特别集中的区域的手段，在本流程中，选用了MACS(Model-based Analysis of ChIP-Seq)软件。MACS软件基于模型来进行峰检测，运用泊松分布来计算结合位置的偏差。MACS运行过程中，会自动绘制峰检测模型的曲线图[14]。

如图3-5所示，测序读段峰检测原理图（图3-5 左图）是测序读段与结合位点的简要关系图，由于测序工艺的影响，实际的结合位点(蓝色星形)往往位于正向读段聚集处

与反向读段聚集处(红色矩形)的中心位置，MACS正是基于这一现象建立模型。在MACS峰检测峰信号模型图中（图3-5 右图），正向读段模型(红色曲线)和反向读段模型(蓝色曲线)处在预测模型(黑色曲线)的两侧，并且有对称的趋势。数据来源:GSE24777，RUNX1转录因子。

图3-5测序读段峰检测原理图(左)与MACS峰检测峰信号模型图(右)

经过MACS以后，每一个位点都有了自己的分数。分数高的位置，可能就是转录因子结合的位点。而且分数的高低理论上与结合的牢固性成正相关。

3.3.

4.保守性检测(Conservation)

在物种进化中，不同物种间相同或相似功能的转录因子结合结合的DNA序列具有一定的相似性，这就是转录因子的保守性[15]。对于Chip-seq实验，保守性检测可以很好地验证实验数据的有效性。在本流程中，我采用PhastCons来计算结合位点的保守性得分。

如图3-6所示，对于保守性检测图而言，曲线峰值位于峰的中点意味着数据质量较为可靠，但是这仅仅是对于转录因子而言，组蛋白修饰不遵循此规律，因为组蛋白修饰遍布于整个基因组，并没有一定的特异性。数据来源:GSE24777，RUNX1转录因子(左图)，GSE22178,H3ACK9(右图)。

图3-6RUNX转录因子的保守性检测图(左)和H3ACK9组蛋白修饰的保守性检测图(右)

3.3.5 峰周围基因扫描

因为启动子是调控基因表达的重要区域，控制基因表达调控的起始。所以对于大多数生物而言，如果一个峰处在基因的上游区，尤其是启动子区域，这个结合在启动子区域的峰就极有可能参与调控该启动子下游的基因。

但是在真核生物中，除了启动子以外，增强子、沉默子等顺式作用元件也在基因调控中起重要作用，而这些顺式作用元件的位置是不确定的，可能分布在基因的上游，也可能分布在基因的内部，甚至较远（3000bp）的下游区域。增强子、沉默子等真核生物的顺式作用元件分布的不确定性可能是和染色体的超螺旋三维结构导致的，目前有染色质构象捕获（chromatin conformation capture,3C）技术及其更高通量的衍生技术

4C、5C与Hi-C等技术可以观测这些在二维上相距较远（同一个染色体上相距较远、甚至位于不同的染色体）的位点间的相互作用。但对于这类研究染色体拓扑结构的技术，目前仍然缺乏成熟的分析和处理算法。而且从统计的角度来看，近距离调控的元件要多于远距离调控的元件。

因此，对于人、小鼠等真核生物，只要是峰附近存在基因，这些基因就很可能受该峰调控。我们将峰的顶点周围的的基因（距离设为3000bp，这是一个较大的值，基本可以覆盖调控该基因的顺式作用元件）都找到，并取出来，以便进行下一步的分析。在本流程里，采用了本实验室内部编写的peak2gene工具来完成这一工作。

3.3.6 基序扫描(motif finding)

基序(motif)就是DNA，蛋白质等生物大分子中的保守序列。每种转录因子都有具有不同的基序特征。

基序扫描采用的是MDSeqPos软件，这个软件从既可以转录因子motif数据库(TRANSFAC,PBM,y1h)里找到已知的和输入信息相似的基序，也可以采用从头扫描(de novo finding)方式发现未知的基序，还可以将motif按照相似度聚类(clust er)[16]。

MDSeqPos软件具有以下参数：

-w 窗口序列的长度

基序扫描是一个不断扫描与重新迭代的过程。

除了MDSeqPos以外，还可以使用Gibbs采样的方法进行基序扫描[17]。我编写了一个程序，使用Gibbs Sampling的算法完成简单的从头扫描(de novo finding)，程序设计如下：

构造一个MotifFinder类用来实现基序扫描的各个功能，类中含有以下函数:

●read_prim_matrix:用于读入初始背景概率矩阵。

●read_seq：用于读入测序读段序列列表。

●get_hits:用于从本次循环的迭代背景概率矩阵和测序读段序列列表中获取每一读

段的命中段(hits)。

●hits_to_motifs:将所有命中段转换为一个基序表示，生成用于下一次循环的迭代

背景概率矩阵。

●main_gibbs_sampling:完成一套完整的gibbs_sampling流程，可以设定迭代次数，

并将结果的概率矩阵输出成文本文件。

●R_plot:将结果使用R语言绘制成基序图。

对于主要算法的实现函数get_hits,设计如下：

使用变量：

●self.sequences：测序读段序列列表。

●self.window_len：滑动窗口序列的长度。

●window_seq:一个滑动窗口序列，从测序读段序列列表中每次滑动1个碱基对提

取固定长度的序列，用于计算当前窗口的概率分数。

●window_seq_list:当前序列的所有滑动窗口序列的列表。

●score_each_list:当前序列的窗口概率分数列表。

●score_cummu_list:当前序列的窗口累计概率分数列表。

●random_score：按照均匀分布，在当前序列的窗口累计概率分数列表的最大值和

最小值间取一个随机数。

hits：当前序列的所有滑动窗口序列的列表之中，被命中的滑动窗口序列的列表。

初始背景概率矩阵是一个列数为4(分别代表腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)四种碱基出现的概率)，行数等于设定的滑动窗口序列的长度的矩阵，用于窗口概率分数的第一次迭代计算。背景概率矩阵可以由均匀分布随机产生，不过效果更好的方法是使用基于隐式马尔可夫模型(HMM)对全基因组建模得到的结果（不在本程序实现范围之内）

此函数的Python伪代码如下：

def get_hits(self):

'''给每一个测序读段序列找到一个分数最高的命中段(异常处理部分略去)’’’

f or seq in self.sequences:

for i in range(0,len(seq)-window_len):

window_seq=seq[i:i+window_len+1]

#将读段序列按照设定的窗口长度将读段序列变成滑动窗口序列

for j in range(0,window_len):

one_window_score=cal_windows_score(window_seq,j)

#将滑动窗口序列同初始背景概率矩阵的对应元素相乘

score_each_list.append(one_window_score)

s_cummu+=one_window_score

score_cummu_list.append(s_cummu)

score_scope=min(score_cummu_list),max(score_cummu_list)

rand_score=random.uniform(score_scope)

#为每一个片段按平均分布随机在累积分数的总区间内打一个分数

for k in range(0,len(score_cummu_list)-1):

if r and_score>score_cummu_list[k]and

rand_score

hits.append(window_seq_list[k+1])

#这个分数落在累计分数列表的哪个小区间里，就将该区间的上限添加到命中分数列表里

return hits

如图3-7所示为采用Gibbs采样方法进行基序检测得到的结果图。(图3-7 左上图)本程序通过Gibbs Sampl ing经过1000次迭代后得到的基序概率图(图3-7 右上图)这种基序概率矩阵对应的分数-位置分布图，红线代表正向序列，蓝线代表反向序列，黑条的高度代表这个位置的滑动窗口序列的分数。（图3-7 左下图）将反向序列翻转之后，可以看到发现该转录因子的二聚体(dimer)特征，红条和蓝条的横坐标是正向或反向序列的最高分数的滑动窗口序列在测序读段序列上的位置，蓝框为预测的二聚体的覆盖

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

科研项目管理系统分析设计

摘要 科研项目管理是一项系统工程，传统的高校科研项目管理模式已经无法适应当前科研迅速发展的要求。本文针对高校科研项目管理特点提出了.NET技术支持下的基于网络的高校科研项目管理系统的设计思想，并给出了具体的开发框架。 关键词：高校；科研项目管理；.NET I

Abstract Scientific research project management is a system engineering, the traditional university scientific research project management pattern have not adapted to the requirement of the development of the current scientific research quickly. This article in view of the characteristics of management of scientific research project put forward https://www.wendangku.net/doc/b59460487.html, technology based on the network of scientific research project management system's design idea, and gives the specific development framework.. Key words:University；Scientific research project https://www.wendangku.net/doc/b59460487.html,；

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

科研平台试剂耗材领用管理规定

科研平台试剂耗材领用 管理规定 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

科研平台试剂耗材领用管理制度 修订历史： 版本号批准日期 2009年8月第1版 ________ ___ _____ __ ___ ________ ___ _____ ______ ________ ___ ________ ___ ________ ___ 目的：为了规范科研平台库房管理，落实成本核算制度，方便开展工作，特制定本管理制度。 范围：本管理制度适用于科研平台常规试剂耗材及办公用品的管理，危险品管理请遵照《危险品管理规定》执行。 职责：仓库管理员负责试剂耗材的发放、统计。 平台管理员负责季度试剂耗材费用的结算及催款。 内容： 1. 领物以课题组、技术平台或公司为单位，指派专人领物。 2. 领物前，各课题组、技术平台或公司需一次性交纳预付款（≥1000元）至 平台运行经费中，现金、转账均可，相关手续办理咨询平台管理办公室，管理员以收到相关票据为准核实各单位的领物资格。

3. 领物采用统一的领物单，领物人统一从平台管理办公室领取《领用物品 单》并填写《领物人员登记表》。 4. 领物时间：每周一、三9：00~11：00，周二、四13：30~15：30。 5. 领物时，领物人填写2联《领用物品单》，注明领用物品、领用部门及日 期并署名，将第一联交到相应库房管理员处，课题组、平台或公司留存第二联《领用物品存根》。 6. 库房管理员每月1号前完成上月试剂耗材领用情况和仓库库存统计，填 写《物品领用统计表》，并以Email形式发送到平台管理员处。 7. 平台管理员汇总各类《物品领用统计表》，按季度结算领物金额，领物 清单以E-mail及书面形式发给各课题组、平台或公司的领物人。 8. 各课题组物品领用人核对汇总无误的情况下，领物金额直接从预付款中 扣取，余额≤100元的课题组、平台或公司充值后方可继续领物。 9. 本管理制度经平台管理委员会批准后颁布，自颁布之日起生效。 颁布生效日期：2009年9月1日

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

科研项目管理系统

课程设计报告 课程设计名称：科研项目管理系统系部： 学生姓名： 班级： 学号： 成绩： 指导教师： 开课时间：学年学期

目录 引言 (1) 第一章需求分析 (2) 1.1系统功能分析 (2) 1.2数据流图 (2) 1.3数据字典 (3) 第二章概念结构设计 (4) 2.1数据抽象和局部E-R图 (4) 2.2总体E-R图 (7) 第三章逻辑结构设计 (8) 第四章物理结构设计 (9) 4.1物理结构设计的目标与任务 (9) 4.2存取方法 (9) 4.3存储结构 (19) 第五章数据库实施及应用程序编制 (10) 5.1数据库实施 (10) 5.1.1创建科研项目管理数据库 (10) 5.1.2创建院系信息表 (10) 5.1.3创建科研员工信息表 (11) 5.1.4创建员工职称信息表 (11) 5.1.5创建教师信息表 (11) 5.1.6创建参与成果信息表 (12) 5.1.7创建科研成果类型表 (12) 5.1.8创建科研成果登记表 (13) 5.1.9创建科研成果结题信息表 (13) 5.1.10创建科研成果审核信息表 (14) 5.1.11创建科研奖励信息表 (14) 5.2视图的建立 (15) 5.3查询 (15) 5.4更新 (16) 5.5删除 (16) 5.6授权 (16) 5.7索引 (17) 第六章心得体会 (18) 第七章参考文献 (18)

引言 随着社会的不断发展，科研水平逐渐成为衡量一个高校实力的重要指标，高校作为重要的科研机构，如何对学校大量的科研信息进行保存、处理、统计、加工等一系列管理工作，将日常的科研管理工作变得更加规范化、科学化，高效化，因而建立良好的高校科研管理系统进行科研管理工作是每一个高校成功的必由之路。系统功能的分析与数据的结构关联及使用都首先反映在数据库的设计过程中，高校科研管理系统数据库设计是高校科研管理系统设计中的一项核心工作，所有的管理工作都必须以数据库为中心。 高校科研管理系统能够适应于科研登记、成果审核、项目结题、成果查询、成果统计、设置功能等管理所需的要求，一方面，科研人员可以通过此系统方便的查询自己年度科研成果，另一方面，将为院系级领导决策提供可靠的理论数据基础。另外为了更好的完成该科研管理系统的运行，数据库在开发过程中设计并使用了参照完整性、存储过程、触发器及事务等方法和机制。 适用范围：全国范围内各大高校。 发展前景：本系统可以推广到全国各大城市，为企业和高校的合理应用人力资源提供方便。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

科研管理系统使用说明书(科研人员)

科研管理系统使用说明书（科研人员）

目录 科研管理系统使用说明书（科研人员） (1) 目录 (2) 引言 (3) 编写目的 (4) 第一章系统的登录 (4) 1.1 登录系统 (4) 1.2 密码修改 (5) 第二章快速入门 (5) 2.1系统功能整体布局 (5) 2.2 系统的通用功能 (6) 2.2.1 新增 (6) 2.2.2 查看 (7) 2.2.3 报表 (7) 2.2.4 权限 (8) 第三章操作指南 (8) 3.1 综合办公 (8) 3.1.1通知公告 (8) 3.1.1.1通知公告的新增 (8) 3.1.1.2 通知公告查看 (9) 3.1.2 接收消息 (9) 3.3 个人资料 (9) 3.3科研项目 (10) 3.3.1 项目一栏表 (10) 3.3.2 项目申报 (11) 3.3.3 项目中检 (12) 3.3.4 项目结项 (12) 3.3.5 年度工作量 (12) 3.3.6 年度经费 (13) 3.4 科研经费 (13) 3.4.1 科研经费的查看 (13) 3.5科研成果 (13) 3.5.1论文成果 (14) 3.6 学术活动 (15) 3.6.1 参加会议 (15) 3.7 科研考核 (16) 3.7.1 考核结果 (16) 3.8 退出系统 (17) 第四章常见问题 (17) 4.1 项目、科研成果录入 (17) 4.2 项目、论文、著作查询 (18) 4.3 下拉框字段选择无值 (18)

引言 随着计算机技术的发展和高校办公自动化的建设，使科研管理工作更加规范化、科学化，建设一个科研管理信息系统已显得非常重要。高校科研管理信息系统包括科研项目管理、科研成果管理、学术论著管理、机构人员管理、文件资料管理等等。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b59460487.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

研发项目管理常见问题及解决方案

研发项目管理常见问题及解决方案 1998年，我国启动了国有科研机构的改制工作，截至目前大部分应用开发型科研机构已经完成了由事业单位向企业单位的转变。完成转制工作的科研机构，其科研和发展资金将主要来源于技术创新和科研成果的产业化，必须通过市场竞争来获得生存和发展。科研机构在事业单位体制下所采用的研发项目管理体系并不适用于新体制下市场竞争的需要，严重制约了其市场竞争能力。在跨国公司争相在我国设立研发机构抢夺科研人才的背景下，落后的研发项目管理体系还将造成我国科研机构优秀科研人才的流失。因此，建立市场竞争环境下具有竞争力的研发项目管理体系，是我国科研机构完成转制后面临的首要任务。 在此背景下，中华－博略咨询在多个科研机构管理咨询项目基础上，对我国科研机构研发项目管理中常见问题进行了系统归纳和分析，并参考国外先进的研发项目管理体系，开发了研发项目管理体系设计方法。 一、我国科研机构研发项目管理中常见的问题 虽然，我国不同的科研机构的研发项目管理体系不尽相同，存在

的问题也多种多样，但是长期的事业单位管理体制，导致科研机构在研发项目管理中普遍存在下述问题： 1. 研发战略 * 缺乏明晰的战略定位及发展规划，没有明确的项目选择标准* 缺乏市场需求分析和产品（研发项目）组合管理 * 重视产品开发，但是忽视研发平台构造 2. 流程管理 * 经验型管理，缺乏对业务流程的清晰定义，导致管理失控，或者效率降低 * 各部门各自为政，流程不能得到有效执行，有效的信息大量流失 * 流程不能根据业务发展需要调整，冗余环节多，效率低下 * 支撑业务流程不以研发工作为核心，对研发工作需求响应不及时 * 对项目计划不重视，计划制定时不够审慎，执行过程中变更频繁，不能发挥对工作的指导和评估作用， * 缺乏对项目控制的系统思考，控制环节不全面，过程不系统* 没有统一的项目术语定义，容易造成业务和管理混乱 * 没有进行项目阶段划分，或者没有明确各阶段的产出、考核标准和内容，没有确定项目各阶段中的关键决策点和决策点控制制度* 缺乏过程中止管理，项目一旦开始往往很难中止 3. 项目组织模式

科研管理信息平台建设方案

科研管理信息平台建设方案 一、背景 科研管理信息平台要实现对医院科研情况的有效管理以及对科研活动的全程跟踪。该系统为科研管理人员服务，能够实现对科研信息的高效率管理和控制，又能满足决策者对科研活动的宏观管理与决策的需要，还能够为医院科研人员的考评提供依据。 科研管理信息平台是医院科研管理的核心部分，包括科研人员、项目申报、成果管理、科技统计、成果管理、专利管理、经费管理、报表管理等多项信息管理职能。建立一套适用于医院科研管理的信息系统，已经成为当前医院科研工作较为迫切的需求。 建立一套完善的科研管理信息平台可以极大地提高管理效率，为领导的决策提供较科学的依据。一套较完善的科研管理信息平台，应以项目管理为中心，涵盖计划、合同、成果、专利、资金、人员、设备等方面，并可关联到办公、人事、财务、设备等其它业务系统，整个系统庞大而复杂。 二、技术方案 1(总体设计 科研管理信息平台涵盖医院科研管理工作所有环节，涉及到科研资源、科研项目、科研经费、科研成果、成果获奖、对外交流、论文收引、科研考评以及数据上报等方面，基于院内网/互联网为医院科研工作提供先进、实用的信息化管理手段，为科研人员及管理人员提供简便、快捷的网络化信息服务。 为了保证原有相关应用系统(如:教务、图书馆、人事、财务、资产等)的能够得到充分利用并发挥更大的作用，需要按照一定的业务规则，统一的、方便的、高效的集成这些应用系统，所以在项目中需要建设配套的应用集成标准和集成平台。

除上述管理功能要求外，本建设方案中还包含在线信息查询、信息发布等服务，以保证医院各科室科研人员信息的及时获取。 综合科研管理信息平台的功能要求，我们将系统将系统建设分为两期进行，具体如下: 一期:主要进行基本功能建设 1、科研数据集成管理平台 2、数据查询平台 3、数据筛选系统 4、科研考评管理系统 5、科研管理信息门户网站 6、数据管理系统 7、论文管理平台 二期:进行次要功能建设 1、数据综合查询、统计系统 2、数据共享平台 3、短信交流平台 4、网络期刊检索系统 5、科研论坛 6、在线答疑系统 7、院外链接支持 系统结构: 本系统计划采用C/S+B/S设计模式，采用C#为开发语言，SQL Server 2005为数据库来进行设计与开发。基于https://www.wendangku.net/doc/b59460487.html,平台构建Web应用程序，把系统划分为数据层、业务逻辑层和表示层。为保证系统数据的安全性，建议科研管理系统采

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

科研项目管理系统需求分析

材供应部合同进行计算机的自动化管理计算，减少了管理人员的工作量，节省了人力，确保合同数据的安全和有效利用。本系统具有系统功能完备、使用简单、用户界面好、安全保密设置齐全等优点。 院实物保护监控中心安全、稳定运行 院实物保护监控中心 中国原子能科学研究院在基础设施改造一期工程中，建立了实物保护监控中心。该中心的功能在于防破坏、防盗窃，防非法转移核材料、放射源、机密档案，预防和制止敌对分子或团伙的入侵、威胁、破坏等犯罪活动，对全院的重点要害部位进行集中管理，实施24 小时不间断地布防监控。 院实物保护系统共有9 台录像机对各监控部位的图像进行录制，对院大门口和监控中心进行每日24 小时连续监控录制，对其他工号实行布防监控与录制。 中心在核技术所直接领导和院保卫处的监督管理下，坚持双人值班制度，严格规范运行记录，对涉及实物保护技防系统86 个监控点和消防报警系统1 153 个探测点的报警信号进行及时复核、确认，在第一时间通知有关部门进行处理。 在试运行至今的一年多时间内，共计处理实物保护系统报警3 万多次；消防系统报警3 千多次。在接到报警信号后，值班人员在第一时间通知有关部门进行处理，使得中心对全院重点要害部位的保卫和消防安全实施了有效的监控，体现了实物保护系统的可靠性和有效性。2006 年实物保护监控中心主要完成了以下工作。 1）严格培训，做到持证上岗。 2）建立健全运行制度，确保中心正常运行。 3）妥善处理报警信号，保障重点要害部位安全。 4）及时排除故障，确保系统有效运行。中心建成运行以来，多次妥善处理了接报警事件，充分发挥了对全院重要部位的监督管理作 用，保障了全院科研生产工作的顺利进行。 （执笔人：任宝玲） 科研项目管理系统需求分析 田君，王建平，吕建友 中国原子能科学研究院是一个大型的、综合性的核科学技术研究基地，承担核能开发、国防技术基础、国防预研、“863”和“973”、国家自然科学基金等科研项目，相关30 多个项目类别，涉及近100 个项目，其项目的研究范围涵盖了核物理、核化学与放射化学、反应堆工程技术等领域。这些科研项目涉及学科广泛，内容精深，难度高，管理模式多，工作复杂。同时，原子能院

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

高校科研管理系统的设计与实现--王建玺

高校科研管理系统的设计与实现 一、系统架构及主要功能设计思路 1、项目需求背景和建设目标： 随着科技的日益发展，高校的科研活动和科研能力成为反映高校综合实力的重要指标，而通过信息化的手段对日常科研工作进行管理，整合科研工作流程，为决策层提供真实有效的依据，是提升科研管理水平的有效途径，也是当今高校科研管理的大势所趋。 目前大多数高校科研管理工作，很大程度上还是依赖人工来进行，通过Excel、word等办公软件来处理大量的数据，这种方式难以及时有效的掌握最新的科研情况，为科研管理增加许多工作量，为领导进行科学决策带来一定的影响。同时科研处和广大科研人员以及各单位科研秘书之间缺少一种快捷高效的沟通方式。所以科研管理信息化平台项目（以下简称平台）的构建是非常必要的，该平台服务于学校科研工作，为辅助领导进行科研管理决策提供有利的信息支持，有助于学校整体科研工作管理水平的提高。 通过科研管理信息化平台，可以实现科研工作的网络化管理，形成一个及时更新的科研数据中心和科研管理沟通平台，全面、实时、准确地提供学校的有关科研信息，为学校领导有关科研决策提供辅助支持，为学校教师开展科研活动提供方便、快捷的服务，为科研管理人员开展工作提供极大的便利。鉴于此，项目建设目标如下： ◇全方位的科研管理，面对从事科研活动的校内外的老师、学生，多级用户，完全兼容社科类和理工类；平台应该服务所有从事科研活动的科研人员，为科研人员提供一个管理个人科研活动的网络空间，实现个人科研申报、成果登记、查询网络化，免除了填写各种统计报表的麻烦，节省工作时间，提高工作效率。 ◇辅助院系的科研负责人或科研秘书管理本单位科研工作。借助平台，院系领导可以及时掌握、了解本单位教师的科研情况，科研秘书可以方便地完成有关的科研管理任务，如项目申报组织、项目中检等工作。 ◇平台还可以将各种数据进行汇总分析，形成直观的分析图标，进行横向和纵向的比较，从而为领导提供学校各类科研信息，为科学决策提供支持。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证 《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文： 研究方向 姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘 邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文 1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授 研究生/博士 兼职 刘运强 1984.07 高级工程师 研究生/硕士 兼职

本学科方向近5年发表论文情况 序 号 论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究 邵艳华 （1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华 （1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.wendangku.net/doc/b59460487.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用 夏大文 （1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文 （1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文 （1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武 （1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武 （1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计 研究 龙飞 （1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况