基于SOM基因聚類的基因數(shù)據(jù)組織樣本聚類.pdf

1、隨著DNA芯片技術(shù)的廣泛應用,基因表達數(shù)據(jù)分析已成為生命科學的研究熱點.樣本聚類分析能根據(jù)基因表達譜的相似程度把樣本歸納成類,有助于對未知功能的基因進行研究,是目前各種基因表達分析研究的重要基礎.但由于基因微陣列是只有少量樣本的高維基因數(shù)組,傳統(tǒng)聚類方法進行組織樣本聚類受到大量無關基因的干擾.本文提出一種基于基因聚類進行樣本聚類的方法.先提出一種基于環(huán)狀結(jié)構(gòu)自組織圖(SOM)的基因聚類方法,由于基因類在SOM輸出層的位置能反映基因類之間

2、的相似程度,這樣就得到了基因間關系的一些有用信息.根據(jù)這些信息作者利用敏感程度來進行特征基因選擇,從而達到降維的目的.最后在只有特征基因組成的低維空間中對樣本聚類.本文的新算法深入挖掘基因信息,在增加對基因認識的基礎上對樣本聚類,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)樣本聚類方法.利用真實微陣列數(shù)據(jù)進行的實驗證明了新算法的可行性和高效性.在此基礎上,本文深入研究脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡,并把它應用于組織樣本聚類,脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡具有高度的并行性,能夠快速準確的取得聚類結(jié)