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OPSM作为一种基于模式的双聚类方法,被广泛应用于基因数据矩阵的分析上.在一个OPSM聚类中,形成聚类的若干基因在特定的条件子集下具有一致的表达模式,其中隐含着基因的关联调控信息,对基因数据矩阵进行双聚类分析具有生物学意义.其中,Deep OPSM是OPSM聚类中行数少列数多的特殊聚类.根据OPSM模型,该文提出了一种快速有效的精确性算法,用于挖掘分散在基因数据矩阵中的OPSM聚类.首先寻找基因数据矩阵中任意两行的公共子序列,然后利用STL map对找到的公共子序列进行支持度统计,并将符合支持度阈值的OPSM聚类输出,且通过阈值的设置即可输出Deep OPSMs.结果证明该算法能够快速地找到符合条件的Deep OPSMs.通过P-value值分析,验证了找到的Deep OPSM具有明显的生物学意义. 相似文献
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