ILLUMINAGolden Gate DNA甲基化芯片的KL-FCM聚类分析

摘要：

DNA甲基化作为一种重要的表观遗传修饰，其甲基化水平被发现与疾病的发生发展密切相关，对其进行聚类分析有希望发现新的疾病亚型并建立有效的疾病预测预后方法。传统的聚类分析方法之一模糊C-均值（ FCM：Fuzzy C-means）适用于特征空间呈球形或椭球形分布的场景，缺乏普适性。而Illumina Golden Gate平台通过计算基因的各甲基化位点的甲基化百分比描述其甲基化程度，其值位于（0，1）之间，服从混合贝塔分布，不能直接采用FCM进行聚类分析。鉴于此，本文提出基于KL特征测度的KL-FCM聚类算法，采用各样本间的K-L距离作为样本划分时的度量准则。最后，本文基于KL-FCM算法实现IRIS测试数据集和基因的DNA甲基化水平数据的聚类分析。实验结果表明该方法可以以更低的计算负荷获得优于k-均值（ k-means）和传统FCM的分类效果。

关键词：模糊C均值、ILLUMINA DNA甲基化芯片、K-L距离

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后基金面上项目2012M511336、2012M511335；江苏省大学生创新创业训练计划；霍英东教育基金会青年教师基金121066资助。

在线出版日期：2014-08-21（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：106-109