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基因表达数据论文：基于 的基因表达数据聚类分析算法基因表达数据论文：基于 的基因表达数据聚类分析算法研究【中文摘要】为了获取海量基因表达数据中有意义的信息及基因之间的相互依赖关系并进一步为建立更为复杂的生物网络提供支持聚类方法被广泛地应用到基因表达数据分析领域。基因表达数据的聚类分析具有一定特殊性与传统领域的数据分析有所区别主要原因是基因表达数据具有以下特征：首先由于实验设计和数据采集量化方式差异基因表达数据存在数据丢失数据噪声及数据不统一等问题；其次基因表达数据通常是时间观测序列数据各个观察点的表达值满足依赖关系最起码应该满足一阶马尔可夫假设；另外基因表达数据中包含着丰富的生物规律。针对基因组中存在显著数量的基因在调控过程中并不发生明显的表达变化相反很多基因在多个调控机制下表达变化显著而且共调控基因的表达方式除顺式表达外还包括反式表达等。本文对基因表达数据的处理方面进行了研究把基因表达数值序列转化成能反映表达值变化趋势的序列将共调控基因的顺式表达和反式表达统一到隐马尔科夫模型 中并通过序列元素值在序列中出现的概率计算剔除不发生明显表达变化的基因提高了聚类的质量。考虑到基因表达数据的时序性及基因聚类个数难以确定的问题我们应用基于 的聚类分析算法在相似度量上进【英文摘要】【关键词】基因表达数据隐马尔科夫模型序列变换聚类【关键词】基因表达数据隐马尔科夫模型序列变换聚类【英文关键词】【索购全文】联系外1 372【目录】基于 的基因表达数据聚类分析算法研究提要第章绪论 研究背景 基因表达数据的概述 如何获取基因表达数据 基因表达数据矩阵的介绍 基因表达数据的分析与处理基因调控的介绍 本文的主要工作第章基因表达数据聚类分析理论及其研究内容 基因表达谱聚类分析 相似度量函数 聚类方法简单聚类 层次聚类法聚类法 自组织映射神经网络其他聚类方法的简单原理基于模型的其他聚类方法的简单原理基于模型的聚类方法 支持向量机 聚类结果的可视化方法 聚类结果的定量评价 第章隐马尔科夫模型理论 隐马尔科夫模型的由来 隐马尔科夫模型定义及相关理论介绍 马尔科夫性与马尔科夫链的简要介绍 隐马尔科夫模型 的概念隐马尔科夫模型的基本问题 评估问题解码问题 学习问题 隐马尔科夫模型总结 第章隐马尔科夫模型在基因表达数据聚类算法中的应用 为什么用隐马尔科夫模型对表达数据进行聚类分析 基于隐马尔科夫模型的距离算法的介绍基因表达数据聚类分析中的研究与应用基因表达数据的序列转换 基于隐马尔科夫模型聚类算法的应用 实验结

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