基于禁忌搜索和遗传算法的智能化双聚类方法

在基因表达数据中寻找重要双聚簇的难度随数据规模的增长而增长.该文讨论一种智能化的双聚类方法,充分利用禁忌搜索和遗传算法自身的爬山能力,很好地平衡了区域搜索和全局搜索的关系,并使输山结果不依赖于预先设定的阈值.实验表明,该方法具有很好的收敛性,并可发现比传统方法更好的双聚簇.     

一种糖尿病动物模型基因芯片的聚类分析

建立一种基因表达谱的聚类分析模型,通过信噪比处理、聚类结果的分析比较、相应标记的寻找,为芯片数据的后续分析以及寻找差异基因提供一种有效的方法.对一种糖尿病动物模型的小鼠基因表达谱进行实际分析,获取了有意义的结果,从而为糖尿病的快速和早期临床医学诊断提供有效的技术支撑.