【摘 要】
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目的探讨模糊C均值聚类方法(FCM)在动态设计组学数据不同动态趋势聚类中的应用。方法使用模糊C均值聚类方法,分别对模拟的动态数据和动态基因表达进行聚类,识别不同的变化模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(81302514);山东省自然科学基金(ZR2013HQ056)
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目的探讨模糊C均值聚类方法(FCM)在动态设计组学数据不同动态趋势聚类中的应用。方法使用模糊C均值聚类方法,分别对模拟的动态数据和动态基因表达进行聚类,识别不同的变化模式。结果对模拟数据的分析显示,FCM可以准确地识别模拟设定的不同动态变化趋势,并将其聚为一类;同时,通过设定隶属度阈值我们可以避免对噪声变量的聚类。而对动态基因组表达数据的实例分析表明FCM可以有效地将具有相同表达模式的基因聚类,并且能给出类间关系。结论模糊C-均值聚类可以用于动态组学数据不同动态变化模式的聚类,帮助我们更有效地探索生物信息。
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