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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
【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.
【关键词】 聚类分析;
乳腺癌基因转移;
基因芯片数据表达;
【Key words】 Clustering analysis; Gene chip expression data analysis; Metastasis in breast tumor;
【Key words】 Clustering analysis; Gene chip expression data analysis; Metastasis in breast tumor;
【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
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