一种改进的肿瘤基因表达数据聚类分析模型

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基因芯片技术是一种高通量的基因表达分析平台,因此基因表达数据的分析被广泛应用于生物医学研究、疾病诊断和药物筛选等多个领域。但是在基因表达数据的分析过程中,经常存在着这样几个问题:基因表达数据受到噪音污染,传统的研究方法不能很好地将噪音去除;不能有效地挑选出少量差异表达基因,导致在对基因表达数据全集进行聚类分析时,样本聚类的准确率不高。   针对这些问题,本文建立了一种改进的肿瘤基因表达数据聚类分析模型,该模型通过将数据信息抽取、小波变换、双向聚类等数据分析方法结合起来,对基因表达数据进行科学的分析。通过这种模型,可以有效地提取出差异表达基因,降低基因表达谱的噪音,降低基因表达谱的样本错聚率。将本文提出的方法应用于结肠癌基因表达谱的分析,取得了较好的结果,找到了一些很有意义差异表达基因,同时也取得了很好的样本聚类分析结果。最后,我们对实验结果进行了进一步的讨论,并对本模型进行了总结和展望。
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