基于FCM算法的小脑基因模糊聚类分析

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探讨基因表达数据的聚类分析方法,结合一种聚类结果的评判准则,应用于胎儿小脑基因表达数据,得到了最优的聚类结果,并做出了生物学解释.利用Matlab软件进行了仿真,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释.得到的小脑基因最优聚类数为3类,与生物学意义比较吻合,各类中的基因功能接近.基于FCM算法的基因模糊聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类有一定指导作用. The clustering analysis method of gene expression data was explored and combined with the evaluation criteria of a clustering result and applied to the gene expression data of fetal cerebellum to obtain the optimal clustering results and to make a biological explanation.Using Matlab software The optimal clustering numbers were obtained by fuzzy clustering Xie-Beni index, and the corresponding gene numbers of each type were exported to txt file, and finally the biological interpretation was performed.The optimal clustering numbers of cerebellar genes obtained were 3 types , Which is in good agreement with biological significance and has close genetic function in all kinds of gene fuzziness.Fuzzy genetic clustering based on FCM algorithm is effective and has some biological significance as a result, which can guide biological gene clustering.
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