一种改进的肿瘤基因表达数据聚类分析模型

摘要

基因芯片技术是一种高通量的基因表达分析平台，因此基因表达数据的分析被广泛应用于生物医学研究、疾病诊断和药物筛选等多个领域。但是在基因表达数据的分析过程中，经常存在着这样几个问题：基因表达数据受到噪音污染，传统的研究方法不能很好地将噪音去除；不能有效地挑选出少量差异表达基因，导致在对基因表达数据全集进行聚类分析时，样本聚类的准确率不高。
　　 针对这些问题，本文建立了一种改进的肿瘤基因表达数据聚类分析模型，该模型通过将数据信息抽取、小波变换、双向聚类等数据分析方法结合起来，对基因表达数据进行科学的分析。通过这种模型，可以有效地提取出差异表达基因，降低基因表达谱的噪音，降低基因表达谱的样本错聚率。将本文提出的方法应用于结肠癌基因表达谱的分析，取得了较好的结果，找到了一些很有意义差异表达基因，同时也取得了很好的样本聚类分析结果。最后，我们对实验结果进行了进一步的讨论，并对本模型进行了总结和展望。