生物数学学报
生物數學學報
생물수학학보
JOURNAL OF BIOMATHEMATICS
2007年
3期
527-532
,共6页
董骝焕%袁媛%沈世镒%孙保存%冯玉梅%尼春生%李晓青
董騮煥%袁媛%瀋世鎰%孫保存%馮玉梅%尼春生%李曉青
동류환%원원%침세일%손보존%풍옥매%니춘생%리효청
聚类分析%乳腺癌基因转移%基因芯片数据表达
聚類分析%乳腺癌基因轉移%基因芯片數據錶達
취류분석%유선암기인전이%기인심편수거표체
利用基因芯片可以得到不同基因在不同生命过程中的表达,因此在医学诊断与病变分析中受到重视,并开始大量应用.经测定发现,不同基因在病变过程的不同阶段中的表达是不相同的,由此可以得到在病变过程的不同基因的表达特征.在本文中,我们给出了乳腺癌在转移过程中的基因表达特征的聚类分析法分析,并改进了k-means聚类算法,使之具有自动搜索聚类数的功能,并且有助于改善k-means算法的聚类结果陷入局部最小值的状况.通过对平均聚类误差指标的比较,kr-means要优于k-means算法.本文所得到的结果可供乳腺癌诊断与病变分析参考,同时可以应用于小型基因检测芯片的制备,也可以用于构建基因网络调控图.
利用基因芯片可以得到不同基因在不同生命過程中的錶達,因此在醫學診斷與病變分析中受到重視,併開始大量應用.經測定髮現,不同基因在病變過程的不同階段中的錶達是不相同的,由此可以得到在病變過程的不同基因的錶達特徵.在本文中,我們給齣瞭乳腺癌在轉移過程中的基因錶達特徵的聚類分析法分析,併改進瞭k-means聚類算法,使之具有自動搜索聚類數的功能,併且有助于改善k-means算法的聚類結果陷入跼部最小值的狀況.通過對平均聚類誤差指標的比較,kr-means要優于k-means算法.本文所得到的結果可供乳腺癌診斷與病變分析參攷,同時可以應用于小型基因檢測芯片的製備,也可以用于構建基因網絡調控圖.
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