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基因芯片表达在乳腺癌转移过程中的聚类分析

Clustering Analysis on Gene Expression Data of in Breast Tumor

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【作者】 董骝焕袁媛沈世镒孙保存冯玉梅尼春生李晓青

【Author】 DONG Liu-huan~1 YUAN Yuan~2 SHEN Shi-yi~3 SUN Bao-cun~4 FENG Yu-mei~4 NI Chun-sheng~4 LI Xiao-qin~4 (1 CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology,SIBS,CAS,Shanghai 200031 China) (2 Mathematical and Informatics School,Jiaxing College,Jiaxing Zhejiang 314001 China) (3 School of Mathematical Sciences,Nankai University,Tianjin 300071 China) (4 Tumor Research Institute,Tianjin Medical University,Tianjun 300060 China)

【机构】 中科院上海生科院计算生物学研究所嘉兴学院统计系南开大学数学科学学院天津医科大学肿瘤研究所天津医科大学肿瘤研究所 上海 200031浙江 嘉兴 314001天津 300071天津 300060

【摘要】 利用基因芯片可以得到不同基因在不同生命过程中的表达,因此在医学诊断与病变分析中受到重视,并开始大量应用.经测定发现,不同基因在病变过程的不同阶段中的表达是不相同的,由此可以得到在病变过程的不同基因的表达特征.在本文中,我们给出了乳腺癌在转移过程中的基因表达特征的聚类分析法分析,并改进了k-means聚类算法,使之具有自动搜索聚类数的功能,并且有助于改善k-means算法的聚类结果陷入局部最小值的状况.通过对平均聚类误差指标的比较,kr-means要优于k-means算法.本文所得到的结果可供乳腺癌诊断与病变分析参考,同时可以应用于小型基因检测芯片的制备,也可以用于构建基因网络调控图.

【Abstract】 We propose an ameliorated k-means algorithm,named kr-means.A recursive iteration step is introduced to the kr-means algorithm.This step avoids guesstimating the k in k-means algorithm and compute k automatically.According the average error of the clustering, kr-means shows better performance comparing with k-means.

【基金】 国家自然科学基金(10271061,90208022);天南大联合研究项目、刘徽应用数学研究中心资助;中国博士后科学基金资助(200604000683)
  • 【文献出处】 生物数学学报 ,Journal of Biomathematics , 编辑部邮箱 ,2007年03期
  • 【分类号】R737.9
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】349
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