基因表達數據局部聚類技術研究

內容簡介

《基因表達數據局部聚類技術研究》針對現有聚類算法解決相關問題時存在的不足，對局部聚類技術進行了深入的研究，包括同時在屬性維和樣本維進行聚類，並自動確定相關聚類特徵空間的雙聚類技術；基於模式相似性的子空間聚類技術；基於屬性之間相互關係的投影聚類技術；三維數據集，即屬性—樣本—時間數據集中的聚類挖掘技術。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 研究背景和意義

1．2 研究目的

1．3 基本生物知識

1．3．1 細胞

1．3．2 脫氧核糖核酸（DNA）

1．3．3 基因和基因組

1．3．4 蛋白質和蛋白質組

1．3．5 基因和蛋白質的關係——中心法則

1．3．6 基因表達及調控

1．4 基因表達數據的聚類分析

1．4．1 基因表達數據的獲取

1．4．2 基因表達數據的類型

1．4．3 基因表達數據的特點

1．4．4 聚類基因表達數據的套用

1．4．5 基因表達數據對聚類技術提出的挑戰

1．4．6 聚類基因表達數據技術的分類

1．5 本書的研究內容和主要貢獻

1．6 本書的組織結構

第2章相關研究工作

2．1 子空間聚類

2．1．1 基於距離的子空間聚類

2．1．2 基於模式／趨勢的子空間聚類

2．2 投影聚類

2．2．1 基於超立方體的方法

2．2．2 基於劃分的方法

2．2．3 基於層次的投影聚類

2．2．4 基於密度的投影聚類

2．2．5 基於模型的投影聚類

2．3 雙聚類

2．3．1 基於最小MSR的方法

2．3．2 基於格子模型的方法

2．3．3 基於頻譜的方法

2．3．4 基於最大權重子圖的方法

2．4 本章小結

第3章最大子空間共調控基因聚類

3．1 正負共調控基因聚類Co-Cluster

3．1．1 國際研究現狀

3．1．2 基本概念

3．1．3 基因相似性

3．1．4 Co．Cluster算法

3．1．5 實驗測試與結果分析

3．1．6 結果的生物意義

3．2 時間平移正負共調控基因聚類：Reg-Cluster

3．2．1 國際研究現狀

3．2．2 基本概念和問題定義

3．2．3 Reg-Cluster聚類算法

3．2．4 實驗測試與結果分析

3．3 局部保守最大共調控基因聚類

3．3．1 國際研究現狀

3．3．2 相關概念和問題定義

3．3．3 LC-Cluster算法

3．3．4 實驗測試與結果分析

3．4 本章小結

基因表達數據局部聚類技術研究

基本介紹

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