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高效地挖掘微阵列数据集中的差异共表达二聚体
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：背景：双聚类算法可以在一组实验条件下找到许多共表达的基因。 最近，差分共表达双聚类挖掘已用于推断两个微阵列数据集中的正常模式，例如正常细胞和癌细胞。 方法：在本文中，我们提出了一种DECluster算法，用于在两个离散的微阵列数据集中挖掘差异共表达biCluster。 首先，DECluster在两个微阵列数据集中从每对样本产生差异共表达基因，并构建差异加权无向样本-样本关系图。 其次，在上面的差分加权无向样本-样本关系图中生成了差分双簇。 为了有效地挖掘最大差异共表达双聚类，我们设计了几种修剪技术来生成最大双聚类，而无需进行候选维护。 结果：实验结果表明我们的算法比现有方法更有效。 DECluster的性能通过经验p值和基因本体进行评估，结果表明，与其他算法相比，我们的算法可以发现具有统计意义的，生物学差异的共表达双聚类。 结论：我们提出的算法可以在两个微阵列数据集中找到比其他两个算法更具统计意义的生物学双峰。
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