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摘要:
基因的聚类分析是基因表达数据分析研究的重要技术,它按照表达谱相近原则将基因表达数据归类,探究未知的基因功能.近年来,RNA-seq技术广泛应用于测量基因表达水平,产生了大量的读段数据,为基因表达聚类分析提供了充分条件.由于读段非均匀分布的特性,对读段计数一般采用负二项分布进行建模.现有的负二项分布算法和传统的聚类算法对于聚类分析都是直接对读段计数进行建模,没有充分考虑实验本身存在的各种噪声,以及基因表达水平测量的不确定性,或者对聚类中心的不确定性考虑不够.基于PGSeq模型,模拟读段的随机产生过程,采用拉普拉斯方法考虑多条件多重复基因表达水平之间的相关性,获得了基因表达水平的不确定性,联合混合t分布聚类模型,提出PUseqClust(propagating uncertainty into RNA-seq clustering)框架进行RNA-seq读段数据的聚类分析.实验结果表明,该方法相比其他方法获得了更具生物意义的聚类结果.
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文献信息
篇名 PUseqClust:一种RNA-seq数据聚类分析方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 RNA-seq 聚类分析 负二项分布 拉普拉斯方法 混合t分布
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 2857-2868
页数 12页 分类号 TP311
字数 8213字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005512
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 刘学军 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 31 236 7.0 14.0
2 张礼 南京林业大学信息科学技术学院 6 3 1.0 1.0
3 石险峰 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
RNA-seq
聚类分析
负二项分布
拉普拉斯方法
混合t分布
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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