一种采用新的相似性度量方法的共调控基因动态模糊聚类算法  

A dynamic fuzzy clustering algorithm for analyzing co-regulated genes based on new similarity measurement

作　　者：李小梅[1] 郭红[1] 吕暾[2,3] 

机构地区：[1]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108 [2]福州大学生物科学与工程学院,福建福州350108 [3]福建省超级计算中心,福建福州350108

出　　处：《福州大学学报（自然科学版）》2011年第2期198-205,共8页Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)

基　　金：福建省自然科学基金资助项目(2009J01283);福建省科技计划重点资助项目(2008H0026)

摘　　要：针对基因间共调控关系的特点和现有共调控基因聚类分析方法的不足,提出一种基于广义信息论中二次互信息的广义相似性度量标准QMISM,并利用免疫遗传算法将高维样本映射到二维空间,进而实现动态模糊聚类和聚类结果可视化.对人工合成数据和真实的基因表达数据的实验结果表明,该算法能得到更好的聚类结果.Based on the quadratic mutual information, this paper presents a new method of similarity measurement, i.e. QMISM. QMISM is developed on the basis of the special properties and disadvantages of existing clustering algorithm of co - mapped regulated genes. The high dimensional samples are into two dimensional spaces by immune genetic algorithm. The algorithm proposed in this pa- per implements a dynamic fuzzy clustering method and improves the clustering results＇ visualization. Additionally, experiments on synthetic dataset and real gene expression dataset show that the algorithm has better clustering effect.

关 键 词：共调控基因 相似性度量 免疫遗传算法 动态模糊聚类 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]