Hela基因周期表达数据聚类及功能分析

摘要：

目的:进一步了解与宫颈癌相关基因的功能以及作用关系.方法:根据Hela基因周期表达数据的时序特点,提出了KLCC聚类法.该方法以K-means法为平台,以基因问的局部相关系数(Local Correlative Coefficient,LCC)为相关性测度,并对K-means法进行了相应的改进,根据基因间的相关关系,分批对基因聚类.结果:在对Hela基因周期表达数据的聚类分析中,得到9个显著的功能类,其中有3个与肿瘤紧密相关,具有优于当前常用算法的性能.结论:KLCC法能够有效地识别Hela基因周期表达数据中的局部相关和异步相关,并对其进行功能显著的聚类,为宫颈癌的基因治疗提供参考和依据.

关键词：Hela基因周期表达数据、局部相关系数、局部相关、异步相关

所属期刊栏目：9

分类号：Q-332,R737.33,Q78(生物科学的研究方法与技术)

资助基金：国家自然科学基金60471003

在线出版日期：2009-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：330-333