基因表达数据相关论文
乳腺癌基因数据的分类研究在临床医学上具有重要意义。针对基因数据的结构复杂、高维小样本等特点，提出一种最大相关最小条件冗余和......
特征选择（Feature Selection,简称FS）是一种有效的数据挖掘方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,解决数......
近年来,生命科学的研究正处于突飞猛进的发展中。随着人类基因组计划（HGP）的基本完成与现代生物技术的飞速发展,大量生物信息的获取......
随着高通量DNA微阵列检测技术的发展,产生了众多的基因相关数据,数量庞大的基因和生物网络的复杂性成为理解和解释这些数据的巨大......
随着基因组测序技术的快速发展以及测序成本的下降,大型人群基因组计划不断开展,基因组变异的发现数量得以空前增长。如何有效挖掘......
在当今大数据时代,以基因组学、转录组学和蛋白质组学数据为核心的组学大数据数据量迅速增长,数据类型不断丰富,使越来越多层面的......
蛋白质复合物参与了细胞中大部分生物过程。生物过程涉及的蛋白质全体构成蛋白质功能模块，整体把握蛋白质功能模块对于阐明蛋白质功......
DNA微阵列技术的发展带来了大量的基因表达数据，分析和挖掘这些数据背后所蕴含的知识是目前生物信息学研究的一个热点。作为最基本......
基因芯片技术推动了生物信息学的高速发展,一次基因芯片实验可以产生数以万计的基因表达数据,其中蕴含着丰富的能解释生命现象规律......
基因表达数据蕴含丰富的生物信息,但由于其高维且数据量大的特点,生物信息的挖掘成为极具挑战性的课题。关联分析由于形式简单且结......
微阵列技术是实验分子生物学最新的重大突破之一,作为一个强有力的工具,它可以同时得到上千个基因的表达水平,产生大规模基因表达......
功能相近的基因其表达模式相似,通过发现相似的表达模式可以预测未知基因的功能.数据挖掘中的聚类算法是按照数据的相似性进行划分......
神经网络集成技术是神经计算技术的一个研究热点,在许多领域已经有了成熟的应用。神经网络集成是一项相当成功的技术,它用有限个神......
本文重点研究了支持向量机(SVM)和Fisher线性判别分析两个分类算法在基因表达数据分类中的应用,并用实验测试了算法的分类性能,发......
本文的研究内容如下:(1)确定的聚类结果.(2)低的时间复杂度.本文的一个研究方向就是把大的数据集化整为零,尽可能地在小数据集上进......
随着基因组学的不断发展,DNA微阵列技术为生命科学提供新的解决问题的思路与方法。基因表达数据是一般为矩阵形式,分析的是基因发......
聚类分析是利用数学的方法研究和处理给定对象的分类,其目的是发现隐藏分布在数据集中的结构。近十几年来,人们获得和生产数据的能......
随着人类基因组计划的进展,对于基因的功能和基因组内各基因的研究逐步深入。研究基因在不同时间和条件下的表达情况,是认识基因功......
作为一种近年来才出现的、新颖的聚类算法，双聚类算法侧重于对子空间内的相似模式进行聚类，这种算法在高维数据的聚类方面具有良好的......
本文应用自组织映射网络(SOM，Self-Organizing Map)和K—Means相结合的方法对用药后的抑郁症大鼠DNA的芯片样本进行聚类，从而得到不......
微阵列技术是近年来分子生物学实验技术的一个突破,利用该技术可以对成千上万个基因的表达进行平行分析。这些基因表达数据通常构......
利用基因芯片技术能够做到同时对多到数以万计的基因进行并行分析，随着该技术越来越成熟并得到广泛应用，现在已经有越来越多的基因表......
随着人类基因组计划的进展，对于基因的功能和基因组内各基因的研究逐步深入，研究基因在不同时间和条件下的表达情况，是认识基因功能的......
一直以来,主分量分析(PCA)是一个倍受国内外学者关注的科研课题,它能找到一种可逆的正交变换,使原有的高维数据投影到较低维的数据......
基因表达水平是衡量基因功能活动的重要指标。基因表达的信息是理解基因功能和基因调控的潜在机制的一个重要线索。基因芯片（微阵列......
基因表达数据是通过DNA微阵列技术获得的关于一组基因表达过程及其调控信息的定量描述。研究基因表达数据,获取有意义的基因簇,对......
随着人类基因组计划的发展,DNA微阵列技术作为一项革命性的技术应运而生。它可以自动、快速、高效的检测成千上万个基因的表达情况......
生物信息学的研究处在一个数据爆炸的时代,近年来在基因组学、代谢组学、转录组和蛋白质组学等领域技术的进步,使得生物学家可以有......
在生物信息学领域,DNA微阵列技术的出现是一个具有里程碑意义的重大技术突破。随着研究的不断深入,它已被广泛应用于药物研究、基......
利用基因表达数据分类对癌症等恶性疾病进行识别,是数据挖掘技术在生物医学领域内的一个典型应用。决策树算法作为一种基础的机器......
基因表达数据中隐藏着许多的基因功能和基因调控网络信息,数据挖掘可以帮助生物学家快速发现这些有价值的信息。基因表达数据中的......
DNA微阵列技术是生物信息学中一项很重要的技术,它能够同时监控成千上万个基因的表达值。通过分析DNA微阵列的数据集,生物学家能够......
基因芯片的出现给生命科学研究、疾病诊断、新药开发、食品监督等领域带来了革命性的变化,而在一个典型的基因芯片的运作中,会有成......
基因表达信息是理解基因功能和基因调控的潜在机制的重要线索,是生物学医学研究中的重要内容之一。基因芯片是检测基因表达的有效......
随着基因芯片技术的广泛应用，基因表达数据呈爆炸式增长，如何从该海量数据中获取有生物学意义的信息已成为生物信息学研究的热点。功......
在生物信息学的研究中，一个很重要的问题就是基于微阵列技术将肿瘤样本分到不同的类别中。和传统的聚类问题相比，它的难点在于基因空......
摘要：随着微阵列技术的广泛应用,越来越多的基因表达数据被获取,如何从海量的数据中提取有生物学意义的信息,是目前生物信息学的一......
基因芯片技术为疾病诊断、治疗以及新药物的开发提供了新的方法和手段。同时,基因芯片技术的运用也产生了大量的疾病相关的基因表......
最近几十年,癌症已经成为威胁人类健康最重要的疾病之一,精确、可靠的肿瘤识别对癌症诊断以及治疗至关重要,而应用数据挖掘技术获......
药物肝毒性是导致新药研究失败和临床药物撤市的一个重要的因素。据统计在新药研发过程中因候选药物肝毒性而导致失败的比例为37%,......
基因是具有遗传效应的DNA片段,基因支持着生命的基本构造和性能。研究发现,很多疾病的产生是由于基因的突变造成的。因此,基于基因......
随着生物信息学的发展,特别是进入后基因时代,基因芯片技术得到了越来越广泛的应用,这直接导致了基因表达数据的大量积累,而如何从......
时至今日,癌症仍然是人类最高危的疾病之一。由于基因芯片技术的迅猛发展,海量的癌症基因表达数据能够成功获取并用于研究。利用基......
基因表达数据分析能够为基因调控机制的研究以及肿瘤疾病的药物治疗提供宝贵的信息参考,有着十分重要的意义。随着基因芯片技术的......
