DNA序列分类与特征提取数学建模项目

资 源 简 介

该项目旨在通过MATLAB编程解决数学建模竞赛中的DNA序列分析问题。其主要功能包括：第一，序列读入与预处理，能够高效处理包含大量ATGC碱基对的FASTA格式文件，并进行去除非法字符的处理。第二，特征向量构建，采用k-mer分析法计算序列中相邻碱基组合出现的频率，将非数值型DNA字符转化为可用于数学运算的高维数值矩阵。第三，频率特性分析，通过统计不同长度序列中的碱基分布概率，揭示遗传信息的分布规律。第四，聚类与分类，利用MATLAB内置的机器学习工具箱，通过K-means聚类或线性判别分析对具有相似特征

详 情 说 明

数学建模DNA序列的分类与特征提取项目说明文档

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的DNA序列分析工具，专注于通过数学建模手段对生物序列进行定量化表示与分类研究。项目实现了从原始序列数据的模拟生成、预处理、高维特征提取到无监督机器学习分类及多维度结果可视化的完整流程。该项目特别适用于数学建模竞赛中针对生物信息学问题的算法实现思路验证，通过将非数值型的碱基序列转化为统计学特征矩阵，揭示隐藏在遗传信息中的分布规律。

功能特性

1. 鲁棒的数据预处理：系统具备自动清洗功能，能够识别并剔除序列中存在的非法字符（如N、X及空格等），统一将序列转换为标准碱基格式。
2. 灵活的k-mer特征工程：支持自定义k值，通过递归算法生成所有可能的碱基排列组合，并计算序列中各组合出现的频率，将变长的DNA序列映射为定长的数值化特征向量。
3. 序列频率特性统计：提供单碱基分布规律分析，计算A、T、G、C四种碱基在不同序列中的概率分布。
4. 智能分类与降维分析：集成无监督聚类算法，并结合主成分分析（PCA）技术，实现对高维遗传特征的数据降维与类别划分。
5. 直观的统计可视化：自动生成包含频率热力图、聚类散点图和相似度距离矩阵在内的综合图表，便于直观评估分类效果和序列间的相似性。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装MATLAB及其配套的统计与机器学习工具箱。
2. 运行分析：直接运行主函数。程序将自动启动模拟数据生成流程，并依次执行预处理、特征提取、聚类和绘图操作。
3. 结果查看：程序执行完毕后，命令行窗口将输出特征矩阵的维度以及针对模拟数据的聚类识别准确率。同时，系统将弹出可视化窗口，展示四个维度的统计分析结果。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于执行K-means、PCA及距离计算）。
3. 硬件建议：4GB以上内存，以支持高维特征矩阵的运算。

实现逻辑与算法细节

1. 数据模拟逻辑：

系统通过设定随机种子确保实验可重复性。通过加权概率分布模拟生成两类具有显著差异的序列：第一类为GC含量丰富型，第二类为AT含量丰富型。在序列中随机混入非碱基干扰字符，用于测试算法的清洗能力。

1. 预处理算法：

采用逻辑索引过滤机制。首先将所有字符转化为大写，随后通过字符集匹配，仅保留'A'、'T'、'G'、'C'四个核心碱基，确保后续数学模型的输入纯净度。

1. k-mer特征提取细节：

• 组合生成：采用递归算法（generate_kmers 子函数）构建长度为k的全排列碱基列表。当k=2时，生成16种组合；当k=3时，生成64种组合。
• 频率统计：利用容器映射（containers.Map）对各序列进行滑动窗口扫描。统计每个k-mer出现的次数，并除以总窗口数（序列长度-k+1）进行频率归一化，从而消除序列长度不一带来的影响。

1. 聚类与评价算法：

• 核心算法：调用K-means聚类算法，采用欧氏距离（Squared Euclidean distance）作为相似性度量准则，通过多次重复运行（Replicates）并选取最优解以防止陷入局部最优。
• 辅助降维：应用主成分分析（PCA）提取特征矩阵中的前两个主成分，将高维特征投影至二维平面。
• 准确率评估：对比聚类标签与模拟生成的真实标签，并考虑到聚类标签分配的随机性（处理标签翻转问题），计算出最终的识别准确率。

1. 可视化实现细节：

• 单碱基热力图：利用imagesc函数展示A/T/G/C在各样本中的占比。
• k-mer矩阵图：直观呈现高维特征向量的分布情况。
• PCA散点图：使用gscatter函数以不同颜色和形状标识聚类结果。
• 距离矩阵图：通过计算样本间的两两欧氏距离并利用squareform展开，展示序列间的亲缘关系近疏情况。