基因芯片数据的聚类分析[整理].pdf

基因芯片数据的聚类分析是生物信息学领域中的一个重要研究方向，主要应用于大规模基因表达数据的组织和解析。这项技术的目的是通过将具有相似表达模式的基因归为一类，揭示基因之间的共表达关系，以及在不同生理状态或疾病条件下的功能模块。在描述的文件中，作者王富刚和陈先农探讨了这一主题，特别是如何应用在医学研究中，如在中国医学科学院和中国协和医科大学生物医学工程研究所的研究中。 文件中提到了多篇相关文献，涉及了不同的聚类方法和技术： 1. Dudoit等人(2002)的研究关注于在复制的cDNA微阵列实验中识别差异表达基因的统计方法，这有助于确定哪些基因在不同条件下表现活跃或沉默。 2. Bozinov和Rahnenfuhrer(2002)提出了一种无监督的方法，通过自适应像素聚类来分析DNA微阵列斑点，增强了目标分离和分析的稳健性。 3. Jain、Murty和Flynn(1999)提供了一个数据聚类的全面回顾，介绍了各种聚类算法和技术。 4. van't Veer等人(2002)展示了基因表达谱预测乳腺癌临床结果的可能性，强调了基因表达分析在疾病诊断和预后中的作用。 5. Horimoto和Toh(2001)则关注于在基因表达谱数据中估计聚类边界的统计方法。 这些文献反映了基因芯片数据分析中的关键问题，包括统计方法、无监督学习、贝叶斯模型、最小生成树等工具的应用。例如，Medvedovic和Sivaganesan(2002)利用无限混合模型进行基因表达谱的聚类，而Mclachlan等人(2002)则基于混合模型提出了对微阵列表达数据进行聚类的方法。 文件还提到了其他一些工作，如Lukashin和Fuchs(2001)的模拟退火法在时间序列基因表达数据分析中的应用，Smet等人(2002)提出的适应性质量聚类，以及Nguyen和Rocke(2002)利用部分最小二乘法进行肿瘤分类等。 通过这些方法，研究人员能够发现基因表达模式中的规律，进而了解细胞功能、疾病机制以及药物靶点。例如，Whitfield等人(2003)的研究表明，基因表达谱可以预测蜜蜂的行为，而Rhodes等人(2002)则利用微阵列基因表达数据来识别差异表达基因簇，这对于癌症分类具有重要意义。 基因芯片数据的聚类分析是生物学和医学研究中的重要工具，它不仅有助于理解基因的协同作用，还能够促进新药开发、疾病诊断和个性化治疗的进步。在这个领域，软件网络技术的应用不断发展，为海量基因数据的处理和分析提供了强大支持。