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基于PCA的模糊C均值聚类算法识别AD候选致病基因
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作者 杨华兰 庞朝阳 +1 位作者 董体智 胡本琼 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期496-502,共7页
研究表明阿尔茨海默病(AD)的致病机理可能与基因有关.利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘,以获得AD候选致病基因,寻找治愈AD方法.结合生物信息理论应用基于主成分分析(PCA)方法的模糊C均值算法处理基因表达数据:观察到AD基因表达数... 研究表明阿尔茨海默病(AD)的致病机理可能与基因有关.利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘,以获得AD候选致病基因,寻找治愈AD方法.结合生物信息理论应用基于主成分分析(PCA)方法的模糊C均值算法处理基因表达数据:观察到AD基因表达数据具有线性相关性后,先用PCA对数据降维,再利用一维分类方法对降维后的数据聚类,然后将结果提供给模糊C均值算法作为其初始聚类数目和聚类中心.通过算法,最终识别出9个AD候选致病基因. 展开更多
关键词 基因表达数据 AD候选致病基因 模糊C均值算法 主成分分析
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