| 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
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| 岳峰; 孙亮; 王宽全; 王永吉; 左旺孟
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| 2008
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| 发表期刊 | 自动化学报
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| ISSN | 0254-4156
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| 卷号 | 34期号:2页码:113-120 |
| 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. |
| 收录类别 | ei,wanfang,cnki
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| 关键词 | Dna微阵列
基因表达数据
聚类分析
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| 部门归属 | 互联网软件技术实验室
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| 内容类型 | 期刊论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/3266
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| 专题 | 互联网软件技术实验室
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
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,2008,34(2):113-120.
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| APA |
岳峰,孙亮,王宽全,王永吉,&左旺孟.(2008).基因表达数据的聚类分析研究进展.自动化学报,34(2),113-120.
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| MLA |
岳峰,et al."基因表达数据的聚类分析研究进展".自动化学报 34.2(2008):113-120.
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