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微阵列实验是一个复杂的多步骤的实验过程，不确定性存在于实验的每一个步骤中，导致最后得到的实验结果中包含了一些数据噪声。为了从这些含有噪声的数据中得到更多有意义的生物信息，很多算法相继被提出来计算基因表达值。目前流行的mmgMOS模型提高了芯片数据分析的准确性，但是该模型的主要缺点是其参数值φ在整个数据集上是唯一不变的，单一的值不能代表不同探针的真实信号。本文对mmgMOS模型中的参数值φ进行改进，从而进一步提高后续寻找差异基因的准确率。