基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、人類(lèi)基因組計(jì)劃的順利完成標(biāo)志著生命科學(xué)的研究進(jìn)入了的后基因組時(shí)代?？茖W(xué)家的研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了從大規(guī)模生物數(shù)據(jù)中發(fā)掘蘊(yùn)含的結(jié)構(gòu)和功能信息。微陣列和基因芯片等技術(shù)的運(yùn)用使得研究者可以同時(shí)觀察成千上萬(wàn)條基因在某個(gè)生命過(guò)程中的表達(dá)情況，從而將基因的活動(dòng)狀態(tài)比較完整地展現(xiàn)出來(lái)?；虮磉_(dá)分析已經(jīng)成為了生物信息學(xué)研究的一個(gè)重要方向。 聚類(lèi)技術(shù)將數(shù)據(jù)集根據(jù)相應(yīng)特征聚成不同的類(lèi)，同一類(lèi)中的數(shù)據(jù)比其他類(lèi)中的數(shù)據(jù)更相近?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析是目前生物

2、信息學(xué)中重要的研究?jī)?nèi)容。具有相似表達(dá)特征的基因能夠被聚到一起，表示具有相近的細(xì)胞功能。與此同時(shí)，同一類(lèi)中相互表達(dá)的基因更有可能包含在同一個(gè)細(xì)胞過(guò)程中，這些基因的表達(dá)特征的相關(guān)性預(yù)示著它們之間的互相關(guān)。 本文研究基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的聚類(lèi)技術(shù)，著重研究了結(jié)合基因表達(dá)數(shù)據(jù)特征和KMeans聚類(lèi)算法特點(diǎn)的改進(jìn)算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示比傳統(tǒng)KMeans的方法要好。本文還研究了聚類(lèi)結(jié)果的驗(yàn)證方法ARI，以及從基于基因的聚類(lèi)結(jié)果挖掘基因間相關(guān)性的