检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张瑞杰[1] 许杰[1] 王增权[2] 郭政[1] 李霞[1] 李康[3]
机构地区:[1]哈尔滨医科大学数学与生物信息研究室,150086 [2]哈尔滨工程大学计算机学院 [3]哈尔滨医科大学公卫学院卫生统计教研室
出 处:《中国卫生统计》2003年第1期2-5,共4页Chinese Journal of Health Statistics
摘 要:目的 探讨在基因表达谱数据分析中用主成分分析方法结合层次聚类法与K -均值聚类方法两种分类方法对组织样品分类的分类效果。方法 用主成分分析方法对数据降维后进行聚类分析 ,与不经主成分分析直接聚类 ,并结合筛选与组织样品分型相关的基因的各种筛选水平 ,评价聚类效果。结果 用约当指数进行评价两种聚类方法 :经主成分分析后用提取的主成分聚类与不用主成分的直接聚类效果不同 ;不同筛选相关基因的筛选水平对聚类效果也有影响。结论 对组织样品做聚类分析时 ,主成分分析能提高聚类质量 。Objective To study application of principal components analysis in gene expression profile when hierarchical clustering and K-means clustering were applied to tissues samples classification. Methods To compare the two clustered results, one is clustering directly, another is clustering after principal components analysis, integrated different significant levels of selecting relative genes. Results By using Rand index, there are some difference between the two clustered results, and it is also associated with different significant levels. Conclusion The result showed that principal components analysis improved cluster quality, and they also were different with the number of differential expression genes filtered.
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