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基于最小生成树的基因数据聚类算法及特征基因的选择算法ppt
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2009-05-15
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基于最小生成树的基因数据聚类算法及特征基因的选择算法 基因数据的这两个特点给研究提出挑战 传统的聚类算法不能够很好的处理超大规模的数据集,且对噪声数据敏感。 简单的分类器不能够准确的找到特征基因。
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基于最小生成树的基因数据聚
类算法及特征基因的选择算法
Outline
背景介绍
存在的问题
研究内容
基因数据的聚类分析
基于聚类结果的特征基因的选择
进度安排
参考文献
背景介绍( 1 )
生物信息学 (Bioinformatics)
研究利用数学、计算机科学等分析工具与方法研究
复杂生物系统活动现象,揭示生命规律。
分析 DNA 和蛋白质的序列数据、基因表达数据,
蛋白质结构的预测等
DNA 微阵列 (Micro-array)
该技术利用一定的理化过程对基因表达的过程进行
定量的描述和刻画,以便获取基因功能和基因表达
调控信息,为计算机分析提供数据。
背景介绍( 2 )
基因表达数据 (Gene Expression Data/Level)
通过 DNA 微阵列技术获得关于一组基因表达过程
及其调控信息的定量描述。
两个特点
基因表达数据中,用于分类的特征的个数(基因的
个数)远远大于观测样本的数量,这种现象称为特
征非平衡问题。
基因表达数据分类中,不仅关注于分类的精度与效
率,而且关注于对分类起重大作用的特征(基因)
族。因为后者更有助于理解分类背后生物现象的本
质。
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