【摘 要】
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针对目前基于基因表达谱的样本分型问题尚未很好解决的现状,提出了一种基于层次聚类的肿瘤亚型发现模型.首先,采用定义的信息系数进行信息基因的筛选;然后将层次聚类与t检验
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针对目前基于基因表达谱的样本分型问题尚未很好解决的现状,提出了一种基于层次聚类的肿瘤亚型发现模型.首先,采用定义的信息系数进行信息基因的筛选;然后将层次聚类与t检验相结合,在每一个阈值下得出推定的亚型分型方案;最后,计算一致性样本分型方案,比较每一个推定的样本分型方案与一致性样本分型方案之间的差异,得出最佳分型结果,完成肿瘤的亚型发现.将该模型应用于三个公开发表的数据集,均能得到很好的分型结果,表明了该模型的有效性和可行性.
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