學習筆記，僅供參考，有錯必糾

關鍵詞:微陣列;基因表達模式;聚類

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文章目錄

• • Biclustering of Expression Data
  • • 摘要
    • 簡介
    • 方法
    • 節點刪除
    • 節點增加

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Biclustering of Expression Data

摘要

本文提出了一種有效的節點刪除算法，用于在具有低均方殘差值的表達數據中尋找子矩陣，該算法在尋找酵母和人類的共調控模式方面表現良好。這引入了**“雙聚簇”，即同時聚類基因和條件，從表達數據中發現知識。該方法克服了傳統聚類方法的一些問題，它允許基于屬性子集的相似性**自動發現，同時聚類基因和條件，以及重疊聚類，為具有多種功能或受多種因素調節的基因提供了更好的表示。

簡介

基因表達數據是由DNA芯片和其他微陣列技術產生的，通常以不同條件（包括環境，個體和組織）下基因表達水平的矩陣形式表示。 表達數據分析的

總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献记录(part11)--Biclustering of Expression Data的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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