【摘 要】
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随着分子生物学研究的深入,基因芯片已成为后基因组时代基因功能分析的最重要技术之一。如何从高通量、高维度、多变量的基因芯片中挖掘可靠且有用的信息,是基因芯片生物信息
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随着分子生物学研究的深入,基因芯片已成为后基因组时代基因功能分析的最重要技术之一。如何从高通量、高维度、多变量的基因芯片中挖掘可靠且有用的信息,是基因芯片生物信息学分析的瓶颈问题。主成分分析(principalcompo nentsanalysis,PCA)利用降维的思想,在不丢失原始数据信息的情况下,寻找多变量线性组合的综合因子,合理地降低基因表达空间的有效维度。克服其他基因芯片生物信息学分析方法的局限性,为基因芯片的数据挖掘提供了新的启示。笔者就基因芯片常用生物信息学分析方法的局限性和PCA在基因芯片中的应用作一综述。
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