在大规模基因表达谱的数据分析中引入了一种全新的基于贝叶斯模型的聚类算法。
A novel clustering algorithm based on Bayesian model was introduced into the analysis of large-scale gene expression profiles.
第一步是聚类基因表达数据。
利用随机矩阵理论(RMT)方法除去肺癌基因表达数据中的噪声,并将去噪后的数据分别用模块方法和等级聚类方法进行处理。
We used random matrix theory (RMT) to remove the noises in lung cancer gene expression data and used the modules approach and the hierarchical clustering approach to construct the gene networks.
应用推荐