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题名:
基因表达数据的聚类分析研究进展
其他题名: state-of-the-art of cluster analysis of gene expression data
作者: 岳峰 ; 孙亮 ; 王宽全 ; 王永吉 ; 左旺孟
关键词: DNA微阵列 ; 基因表达数据 ; 聚类分析
刊名: 自动化学报
发表日期: 2008
卷: 34, 期:2, 页:113-120
收录类别: ei,wanfang,cnki
部门归属: 互联网软件技术实验室
摘要: 基因表达数据的爆炸性增长迫切需求自动、有效的数据分析工具.目前聚类分析己成为分析基因表达数据获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,近年来提出了许多改进的传统聚类算法和新聚类算法.本文首先简单介绍了基因表达数据的获取和表示,之后系统地介绍了近年来应用在基因表达数据分析中的聚类算法.根据聚类目标的不同将算法分为基于基因的聚类、基于样本的聚类和两路聚类,并对每类算法介绍了其生物学的含义及其难点,详细讨论了各种算法的基本原理及优缺点.最后总结了当前的基因表达数据的聚类分析方法,并对发展趋势作了进一步的展望.
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3266
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岳峰,孙亮,王宽全,等. 基因表达数据的聚类分析研究进展[J]. 自动化学报,2008-01-01,34(2):113-120.
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