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Assessment of gene order computing methods for Alzheimers disease

机译：阿尔茨海默氏病基因顺序计算方法的评估

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BackgroundComputational genomics of Alzheimer disease (AD), the most common form of senile dementia, is a nascent field in AD research. The field includes AD gene clustering by computing gene order which generates higher quality gene clustering patterns than most other clustering methods. However, there are few available gene order computing methods such as Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization (ACO). Further, their performance in gene order computation using AD microarray data is not known. We thus set forth to evaluate the performances of current gene order computing methods with different distance formulas, and to identify additional features associated with gene order computation.
机译：背景老年痴呆症最常见的形式-阿尔茨海默病（AD）的计算基因组学是AD研究的新兴领域。该领域包括通过计算基因顺序来生成AD基因聚类，与大多数其他聚类方法相比，该基因顺序可产生更高质量的基因聚类模式。但是，很少有可用的基因顺序计算方法，例如遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）。此外，还不知道它们在使用AD微阵列数据进行基因顺序计算中的性能。因此，我们着手评估具有不同距离公式的当前基因顺序计算方法的性能，并确定与基因顺序计算相关的其他功能。

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