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項目介紹

聚類是基因表達數據分析中的重要工具 - 無論是在轉錄本還是蛋白質水平上，這種無監督分類技術通常用于揭示隱藏在大型基因表達數據集中的結構。其中大多數聚類算法都會對數據進行硬分區，即每個基因或蛋白質都精確分配給一個聚類。如果群集分離良好，則硬群集是有利的，但是基因或蛋白質表達數據通常不是這種情況，因為基因或蛋白質簇經常重疊。另外，硬聚類算法通常對噪聲非常敏感。為了克服硬聚類的局限性，我們實施了軟聚類，軟聚類具有更強的噪聲魯棒性，并且可以避免對基因或蛋白質進行先驗的預過濾，這樣可以防止從數據分析中排除生物學相關的基因或蛋白質。

分析方法

采用 Mfuzz 方法對不同連續樣本下蛋白的表達進行聚類分析。該方法采用了一種新的聚類算法 fuzzy c-meansalgorithm，相比 K-means 等 hard clustering 算法，一定程度上降低了噪聲對聚類結果的干擾，而且這種算法有效的定義了基因和 cluster 之間的關系。為了進一步了解每個 cluster 中蛋白參與的生物學過程，我們分別對對每個 cluster 中的蛋白進行了 GO 功能、KEGG 通路和蛋白結構域的富集分析。

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詳情請聯系技術經理。

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