换一批非负矩阵分解在微阵列数据分类和聚类发现中的应用
Application of non-negative matrix factorization in microarray data classification and clustering discovery
摘要基因芯片是微阵列技术的典型代表,它具有高通量的特性和同时检测全部基因组基因表达水平的能力.应用微阵列芯片的一个主要目的是基因表达模式的发现,即在基因组水平发现功能相似,生物学过程相关的基因簇;或者将样本分类,发现样本的各种亚型.例如根据基因表达水平对癌症样本进行分类,发现疾病的分子亚型.非负矩阵分解NMF方法是一种非监督的、非正交的、基于局部表示的矩阵分解方法.近年来这种方法被越来越多地应用在微阵列数据的分类分析和聚类发现中.系统地介绍了非负矩阵分解的原理、算法和应用,分解结果的生物学解释,分类结果的质量评估和基于NMF算法的分类软件.总结并评估了NMF方法在微阵列数据分类和聚类发现应用中的表现.
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关键词
非负矩阵分解微阵列数据分类分析聚类发现non-negative matrix factorizationmicroarray dataclassification analysisclustering discovery
分类号
TP301.6
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2014.07.030
发布时间
2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省高等学校人才引进专项（2011）
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