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一种改进的FCM算法对海马组织基因的聚类分析
  • 期刊名称:中国卫生统计
  • 时间:0
  • 页码:338-340+344
  • 语言:中文
  • 分类:R378.991[医药卫生—病原生物学;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构:[1]第三军医大学卫生统计学教研室,400038, [2]承德石油高等专科学校数理系,067000, [3]第三军医大学神经生物学教研室,400038
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.30872184)
  • 相关项目:基因时空表达信息多尺度分析方法研究
中文摘要:

目的为了更好地建立符合生物学意义的基因归类,为一些未知的基因的功能提出解释提供参考。方法提出一种新的FCM聚类算法,设计了一个归类阀值,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数并实现了海马组织基因的软聚类,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释。结果得到的海马组织基因最优聚类数为4类,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论此改进的FCM算法应用于基因聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类及基因功能解释具有一定指导作用。

英文摘要:

Objective In order to establish genetic classification in according with biological significance,and give reference to interpret some unknown gene's function.Methods We propose a new FCM clustering algorithm and design a classification threshold,then we use fuzzy clustering Xie-Beni index achieve the optimal number of clusters and accomplish the soft clustering of hippocampus genes,and each of class corresponding gene label export to txt file,finally we give a biological explanations to each class.Results The optimal number of clusters of hippocampus genes is 4 categories,and we according to the classification results comparison found that majority of genes in various types have close biological significance.Conclusion It is effective to gene clustering where use an improved FCM algorithm,the result has certain biological significance,it can give guidance in biology gene clustering and explaining gene function.

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