1(School of Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450046）; 2(School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710129)
出版日期: 2018-11-01基金资助:国家自然科学基金项目(61702161，61732014，61502146，91746115，61602153)；河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(182102210213)；河南省高等学校重点科研项目(18A520003，18A520015，18B510004)A Survey on Local Pattern Mining in Gene Expression Data
Jiang Tao1, Li Zhanhuai21(河南财经政法大学计算机与信息工程学院 郑州 450046）; 2(西北工业大学计算机学院 西安 710129) (jiangtaoxxx@126.com)
Online: 2018-11-01摘要/Abstract
摘要： 基因微阵列(DNA microarray)是实验分子生物学中的一个重要突破，其使得研究者可以同时监测多个基因在多个实验条件下表达水平的变化，进而为发现基因协同表达网络、研制药物、预防疾病等提供技术支持.研究者们提出了大量的聚类算法来分析基因表达数据，但是标准的聚类算法(单向聚类)只能发现少量的知识.因为基因不可能在所有实验条件下共表达，也不可能展示出相同的表达水平，但是可能参与多种遗传通路.在这种情况下，双聚类方法应运而生.这样就将基因表达数据的分析从整体模式转向局部模式，从而改变了只根据数据的全部对象或属性将数据聚类的局面.主要从局部模式的定义、局部模式类型与标准、局部模式的挖掘与查询等方面进行了梳理.介绍了基因表达数据中局部模式挖掘当前的研究现状与进展，详细总结了基于定量和定性的局部模式挖掘标准以及相关的挖掘系统，分析了存在的问题，并深入探讨了未来的研究方向.
参考文献
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