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从microarray时序表达数据识别周期表达基因
  • ISSN号:1006-9348
  • 期刊名称:《计算机仿真》
  • 时间:0
  • 分类:Q344.13[生物学—遗传学] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学生物信息与分子成像湖北省重点实验室,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30370354,90203011),“国家科技基础条件平台”资助
中文摘要:

根据周期表达基因的周期性和峰值特点,提出了一种将microarray时序表达数据划分为若干个基因表达周期,并对周期内的峰值特点进行评估以识别周期表达基因的方法,能有效减小microarray实验时的噪声干扰。选取了三组广泛使用的时序表达数据和一组可靠的周期表达基因集合对该方法的效果进行了测试,并与三种典型的周期表达基因识别方法的效果进行了比较。该方法能有效地从各种microarray时序表达数据中识别周期表达基因。

英文摘要:

According to the periodic peak trait of periodically expressed genes, we have developed a novel method which can deal with the disturbance in microarray time series data, and obtain more accurate identification of periodically expressed genes. A comparison between our method and other three methods was made by applying three different cell cycle expression data using one benchmark. The results demonstrate that our method is effective in the analysis of expression data with disturbances.

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期刊信息
  • 《计算机仿真》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科技科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工集团公司第十七研究所
  • 主编:吴连伟
  • 地址:北京市海淀区阜成路14号
  • 邮编:100048
  • 邮箱:jsjfz@compusimu;kwcoltd@public.bta.net.cn
  • 电话:010-59475138
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-9348
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3724/TP
  • 邮发代号:82-773
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:38378