【摘 要】
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基因表达数据的爆炸性增长迫切需求自动、有效的数据分析工具.目前聚类分析己成为分析基因表达数据获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,近年来提出了许多
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机学院生物信息技术研究中心,中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA012308);国家自然科学基金(60373053，60571025)资助~~
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基因表达数据的爆炸性增长迫切需求自动、有效的数据分析工具.目前聚类分析己成为分析基因表达数据获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,近年来提出了许多改进的传统聚类算法和新聚类算法.本文首先简单介绍了基因表达数据的获取和表示,之后系统地介绍了近年来应用在基因表达数据分析中的聚类算法.根据聚类目标的不同将算法分为基于基因的聚类、基于样本的聚类和两路聚类,并对每类算法介绍了其生物学的含义及其难点,详细讨论了各种算法的基本原理及优缺点.最后总结了当前的基因表达数据的聚类分析方法,并对发展趋势作了进一步的展望.
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