原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
对某种生物而言,在某段连续时间内共表达的基因预示着其在同时完成某一生物过程或其间存在某种调控关系;而目前在基因表达数据上的大多数双聚类算法都是针对非连续样本点的情况提出的,对于连续样本点(样本之间存在顺序关系)的情况很少涉及.因此在考虑连续样本点的情况下,提出了一种在时序基因表达数据上挖掘极大一致趋势共表达基因集的双聚类算法TCBicluster.在每个时间点产生行常量共表达基因集,进而构造以时间点为顶点、以相邻时间点间满足一致性要求的共表达基因集为边的权值图,并采用扩展连续时间点的方式对权值图进行双聚类挖掘,使用有效的剪枝策略提高算法效率.实验证明,TCBicluster算法比RAP及CC-TSB算法更能有效挖掘极大一致趋势共表达双聚类且具有较高的效率和良好的可扩展性.
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文献信息
篇名 面向时序基因表达数据的双聚类算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 时间点连续 基因共表达 一致趋势 双聚类
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2308-2314
页数 7页 分类号 TP311|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.017
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 尚学群 西北工业大学计算机学院 23 67 5.0 5.0
2 王淼 西北工业大学计算机学院 24 160 6.0 11.0
3 杨蜜静 西北工业大学计算机学院 2 7 2.0 2.0
4 许涛 西北工业大学计算机学院 5 24 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间点连续
基因共表达
一致趋势
双聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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