基因表达数据的聚类分析研究进展

摘要：

基因表达数据的爆炸性增长迫切需求自动、有效的数据分析工具.目前聚类分析已成为分析基因表达数据获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,近年来提出了许多改进的传统聚类算法和新聚类算法.本文首先简单介绍了基因表达数据的获取和表示,之后系统地介绍了近年来应用在基因表达数据分析中的聚类算法.根据聚类目标的不同将算法分为基于基因的聚类、基于样本的聚类和两路聚类,并对每类算法介绍了其生物学的含义及其难点,详细讨论了各种算法的基本原理及优缺点.最后总结了当前的基因表达数据的聚类分析方法,并对发展趋势作了进一步的展望.

关键词：DNA微阵列、基因表达数据、聚类分析

所属期刊栏目：34

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA01Z308;国家自然科学基金60373053;60571025

在线出版日期：2008-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：113-120