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行常量差异共表达基因模式挖掘算法研究

摘要

提出了一个有效的基因差异共表达模式挖掘算法:DiPattern,从两个真实的基因表达数据中挖掘出具有差异共表达特征的行常量基因.该算法使用样本范围支持度来衡量具有关联性的基因组,同时提出了3种在真实数据环境下基因之间共表达关系,并根据差异表达支持度来衡量基因模式的共表达差异度.为了提高挖掘效率,DiPattern使用了有效的剪枝策略,使得算法可以不产生候选集挖掘出所有最大行常量基因差异共表达模式.通过在真实的小鼠衰老数据中进行实验,结果表明,DiPattern比已有算法具有较高的执行效率.通过最小均方误差和GO验证,DiPattern挖掘出的结果也更具有统计和生物学意义.

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