北京生物醫(yī)學工程

聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在基因表達數(shù)據(jù)分析中的應用研究

Applying clustering and association rule mining for analyzing gene expression data

單位：中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)系,合肥230027;安徽大學計算機科學技術(shù)學院,合肥,230032%中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)系,合肥,230027

關(guān)鍵詞：生物信息學%基因表達數(shù)據(jù)%數(shù)據(jù)挖掘%聚類%關(guān)聯(lián)規(guī)則

分類號：

出版年·卷·期（頁碼）：2008·27·4（371-375）

摘要：

隨著DNA微陣列技術(shù)的廣泛應用,產(chǎn)生了海量基因表達數(shù)據(jù),如何利用這些數(shù)據(jù)研究基因間的調(diào)控關(guān)系成為當前生物信息學的一個研究熱點.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要技術(shù),然而直接塒基因表達數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在兩個問題:一是時間和空間復雜度過高;二是獲得的規(guī)則僅定性表示基因間的調(diào)控關(guān)系,無法提供關(guān)于調(diào)控關(guān)系強度的信息.本文利用聚類實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維,然后將基因表達水平離散化為七個狀態(tài),最后關(guān)聯(lián)分析每個聚類中的基因表達數(shù)據(jù).實驗結(jié)果表明本文的分析方法是有效的.

參考文獻：

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