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| 1 | 生物大数据中的聚类方法分析显示文摘随着人类基因组计划的实施和完成,生物实验技术快速发展,生物数据呈现爆发式增长并不断积累,生命科学迎来了大数据时代.在后基因组时代,单一的统计模式逐渐被智能化与综合分析相结合的方式所取代,聚类分析便是核心的数据挖掘方式.描述了生物信息学领域中的大数据现状,总结基因表达谱分析和生物网络分析中常用的聚类方法,并对小鼠胚胎成纤维细胞的时间序列数据进行实验对比.实验结果表明,不同的聚类方法生成了不同的实验结果,面临高噪声的生物大数据,选择或结合合适的聚类方法进行综合分析将有助于获得更可靠的分析结果. | 路东方 许俊富 项超娟 谢江 | 2016 | 上海大学学报(自然科学版)2016，22，1： | 5 |
| 2 | 基于KST索引的最大连通Steiner分量查询算法显示文摘查找图的连通分量在生物信息学领域有着重要应用价值,其中的关键问题之一是查询最大连通Steiner分量(SMCC).针对已有最大连通Steiner分量查询方法中存在的查询效率低的问题,本文首先提出利用k-edge连通分量与(k+1)-edge连通分量之间的包含关系建立顶点集合的分层索引KST.和现有的专用索引相比,KST索引规模得到了缩减;然后本文提出了基于KST索引的SMCC查询算法以及具有顶点数量限制的SMCC L查询算法.和已有方法中索引的是图中顶点不同,KST索引中维护的是顶点集合的包含关系.其优点在于将已有方法在遍历过程中的一次一顶点的查询方式转换为更高效的一次一集合的查询方式,显著减少了需要访问的索引点数量,极大提升了查询处理的效率;最后,基于15个真实数据集进行实验测试,从不同角度验证了本文所提方法的高效性. | 陈子阳 陈伟 贾勇 周军锋 | 2020 | 计算机学报2020，43，7： | 1 |
| 3 | PPI网络的改进谱聚类算法显示文摘蛋白质相互作用(PPI)网络是生物信息学的一个新的研究领域。近年来谱聚类算法在未知蛋白质的功能预测方面发挥了重要作用,但是它要求事先确定聚类数目,为此提出了一种基于边的得分搜索的谱聚类算法。该算法采用谱聚类方法对数据进行预处理,并通过构造蛋白质节点之间的边的得分矩阵找到数据样本之间的相关性,同时融入粒子群算法来确定边的得分的最佳选择阈值,最后用广度优先遍历结点的方法得到聚类结果。算法在PPI网络数据集上进行了测试,结果表明该算法不但可以自动确定聚类数目,而且聚类结果的正确率和F-measure值都得到了提高。 | 吴爽 雷秀娟 郭玲 | 2012 | 计算机应用研究2012，29，7： | 0 |
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