基于秀丽隐杆线虫单细胞发育数据的聚类研究

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为了研究受精卵的胚胎发育过程,生物学家运用4D共焦影像技术,在单细胞水平对秀丽隐杆线虫的基因表达动态行为进行定量观测。这种数据有以下三个显著特点:第一是时空异质性;第二是高噪声;第三是树形结构。本论文旨在通过发展统计聚类算法,对发育过程中的基因表达模式进行探究。首先,我们运用样条拟合方法对单细胞高噪声数据进行降噪;然后,我们将细胞分裂分化过程抽象成一个二叉树模型,并对树形结构数据进行分枝处理;随后,我们提出一个基于二叉树形结构数据的相似度量,并对基因进行聚类分析。最后,运用仿真数据和真实数据对我们的聚类方法进行验证。
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