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双聚类算法及其在基因表达数据分析中应用研究

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xfh99620

【摘 要】

：

传统的单聚类方法得到的是在所有实验条件下相似度高的基因集,而针对真实的基因表达数据来说,提取部分基因集在部分条件下高度相似的子矩阵更有意义。因为当考虑了所有的实验条件,有些本来相似的基因会因为相似度达不到阈值而不能处于同一个集合中,而且在真实的生物活动中,基因可以参与多个生物活动,但并非在所有的条件下处于调控状态,所以将注意力集中在局部信息更有利于得到符合真实情况的信息。面对传统单聚类的缺点产生了

【作 者】

：

杨烩婷 

【出 处】

：

吉林大学

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

双聚类算法 基因表达数据 富集分析 

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