基于阿尔茨海默病的基因表达数据改进的一维聚类方法

发布时间：2017-09-02 08:39

  本文关键词：基于阿尔茨海默病的基因表达数据改进的一维聚类方法

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【摘要】：随着基因芯片技术的发展,基因表达数据的聚类分析方法应用到阿尔茨海默疾病的研究中.为了准确快速地挖掘基因表达数据,当数据呈现出线性相关的特征时,简捷的一维聚类方法能够被应用,但是它需要事先确定出分类个数K.主观的参数选取难以将大量的基因表达数据进行准确地聚类,使得聚类效果缺乏一定的客观性.因此,提出了基于拟合的思想将曲率最大点作为分类判据的无监督一维聚类方法,并且应用阿尔茨海默病的基因表达数据给出了分类判据.
【作者单位】： 四川师范大学数学与软件科学学院;四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室;解放军四五二医院肛肠科;成都理工大学管理科学学院;四川师范大学计算机科学学院;
【关键词】： 阿尔茨海默病 基因计算 一维聚类方法
【基金】：中国航空科学基金(2012ZD11)
【分类号】：R749.16
【正文快照】： 阿尔茨海默症,即老年痴呆症,是一类神经退行性疾病,已成为继心血管疾病、恶性肿瘤、脑卒中之后老年人的第4大“健康杀手”[1].目前,世界上并没有治疗老年痴呆症的有效办法.随着基因芯片技术[2-5]的迅速发展,2003年与阿尔茨海默病相关的基因表达数据能够在公共生物信息数据库中

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本文编号：777537