4、基因数据聚类与DNA芯片设计优化研究

基因数据聚类与DNA芯片设计优化研究

在生物信息学领域，基因数据的聚类分析和DNA芯片设计是两个重要的研究方向。下面将详细介绍基因数据聚类和DNA芯片设计的相关内容。

基因数据聚类分析

• 数据与聚类方法 ：研究分析了酵母基因在细胞周期中的表达值数据。此前研究表明，基因的不相交聚类与细胞周期的五个阶段（早期G1、晚期G1、S、G2、M）显著相关。使用k - means算法得到了2到6个簇的多个聚类分区，通过Machaon CVE工具进行聚类操作，以估算该数据集的最佳簇数。
• 聚类验证方法
  • C - index ：C - index的计算公式为(C = \frac{S - S_{min}}{S_{max} - S_{min}})。其中，设(p)为同一簇中所有样本对的数量，(S)是这些(p)对样本间距离的总和；(P)是数据集中所有可能样本对的数量，将(P)对样本按距离排序，可选取距离最小的(p)对和距离最大的(p)对，它们的距离总和分别为(S_{min})和(S_{max})。(C)值越小，表明聚类效果越好，使(C)指数最小的簇数被视为最佳簇数(c)。
  • Goodman - Kruskal index ：对于给定数据集，该方法为所有可能的四元组赋值。若满足特定条件，四元组被称为一致的；反之则为不一致的。设(N_{con})和(N_{dis})分别表示一致和不一致四元组的数量，Goodman - Kruskal指数(GK = \frac{N_{con} - N_{dis