Hela基因周期表达数据聚类及功能分析

• 作者: 倪青山 强波 王广云 王正志
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 医学
• 关键词: Hela基因周期表达数据 局部相关系数 局部相关 异步相关
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 330-333
• 页数: 4页
• 分类号: Q-332|R737.33|Q78
• 语种: 中文

摘要

目的:进一步了解与宫颈癌相关基因的功能以及作用关系.方法:根据Hela基因周期表达数据的时序特点,提出了KLCC聚类法.该方法以K-means法为平台,以基因问的局部相关系数(Local Correlative Coefficient,LCC)为相关性测度,并对K-means法进行了相应的改进,根据基因间的相关关系,分批对基因聚类.结果:在对Hela基因周期表达数据的聚类分析中,得到9个显著的功能类,其中有3个与肿瘤紧密相关,具有优于当前常用算法的性能.结论:KLCC法能够有效地识别Hela基因周期表达数据中的局部相关和异步相关,并对其进行功能显著的聚类,为宫颈癌的基因治疗提供参考和依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正志	国防科技大学机电工程与自动化学院	85	629	13.0	20.0
2	倪青山	国防科技大学机电工程与自动化学院	22	72	5.0	7.0
3	王广云	国防科技大学机电工程与自动化学院	11	31	4.0	5.0
4	强波	国防科技大学机电工程与自动化学院	11	19	2.0	4.0