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小脑基因表达数据的模糊多尺度聚类分析

陈军  潘艳  唐世星  张吉强  易东  
【摘要】:目的为了更好的建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法首先对小脑组织随机抽取100组预处理后的基因表达数据,对每个由7个时间点所成的基因表达信号做多尺度分析,其次在各个尺度下运用改进的FCM算法设计了一个归类阀值,并利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了各个尺度下小脑组织基因的聚类,并把每一层对应的聚类结果输出到txt文件,最后找出各层聚类结果完全一致的基因进行归类并进行生物学解释。结果得到的小脑组织基因最优聚类数为3类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论运用多尺度分析并结合FCM算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用。

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