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摘要:
目的:基于阿尔茨海默病微阵列基因表达数据,分析研究微阵列基因表达数据预处理的新的有效方法.方法:首先采用标准差滤波、FSC(特征记分准则)和WPT-SAM(小波包变换-微阵列数据显著性分析)方法对微阵列基因表达数据进行预处理,比较处理后获得的基因数和FDR值;然后采用分类聚类方法对处理后的数据进行分类聚类和分层决策聚类,比较分类聚类结果.结果:标准差滤波和FSC方法获得的初筛基因数据较WPT-SAM方法多,但FDR值也高、后续分类聚类结果较WPT-SAM方法差.结论:WPT-SAM方法在预处理微阵列基因表达数据中,是比较灵活理想的分析方法.
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文献信息
篇名 基于小波包变换的基因微阵列数据预处理方法
来源期刊 现代生物医学进展 学科 生物学
关键词 微阵列基因表达数据 分类聚类 WPT-SAM
年,卷(期) 2011,(23) 所属期刊栏目 技术与方法
研究方向 页码范围 4742-4747
页数 分类号 Q781|Q75
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孔薇 上海海事大学信息工程学院 30 46 3.0 4.0
2 夏遥 上海海事大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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现代生物医学进展
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