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修改后的粗糙模糊聚类,分类?基因表达数据的模型

文摘

微阵列技术是一种重要的生物技术手段,使它可以同时监控成千上万个基因的表达水平在重要的生物过程和交叉相关样本的集合。微阵列数据的一个重要应用是阐明模式隐藏在基因表达数据的一个增强的功能基因组学的理解。微阵列基因表达数据集可以表示为一个表达式表,每一行对应一个特定的基因,每一列样本或时间点,和矩阵的每个条目是测量样品中特定基因的表达水平或时间点,分别。然而,大量的基因和生物网络的复杂性大大增加理解和解释的挑战产生的大量数据,通常由数以百万计的测量。应对这一挑战的第一步是使用集群技术,这是至关重要的模式识别过程,揭示自然结构。近几十年来,越来越多的研究人员研究基因表达谱分析提供了一种更精确和可靠的疾病诊断和治疗方式与传统的癌症诊断方法相比基于细胞的形态出现。通过这项研究,我们主要目的是学习和分析不同的聚类和分类模型对基因表达数据,设计和开发一种有效的方法,最后进行实验分析基因表达数据聚类和分类评估拟议的方法来证明该方法的意义

Lt.Thomas Scaria Dr.T克里斯托弗,Gifty斯蒂芬

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