简介:目的探讨人脑星形细胞瘤发生发展中相关基因及分类特征基因的表达。方法用含13939种人基因的BioStarH140S芯片,以正常脑及18例胶质瘤组织总RNA制备的探针杂交芯片,ScanArray4000扫描信号,提取脑及不同级别星形细胞瘤的差异基因并行生物信息分析,Hierarchical聚类提取差异基因的特征。结果星形细胞瘤中筛选出438条(3.14%)差异表达基因;信息分析与细胞信号、细胞骨架和运动、癌基因及抑癌基因等多类基因密切相关;与分类相关的特征基因有MAP7、DBCCR1、PCDHA5、KCNAB1、NAPIL2等。表达谱将星形细胞瘤分成两类,与临床组织病理分类基本一致。结论芯片是基因分析和筛选肿瘤标志性基因的有效手段,可客观分析星形细胞瘤发展及预后;分类特征基因为星形细胞瘤侵袭性和预后判断提供依据,有助于临床诊治。
简介:k均值算法是一个常用的局部搜索算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极小,并且该局部极小解与全局最优解往往有很大的偏差.本文提出一个基于K-均值的迭代局部搜索文档聚类算法.该算法以k均值算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.实验结果表明该算法对文档数据集聚类的正确性达99%以上.
简介: 写下这几个字便觉得,想象开始在莫名膨胀.像是又回到了学生时代那会,为一个不错却又无从下笔的题目烦难,跃跃欲试着,却又仅只于跃跃欲试.时间就这样不疾不徐地流过,并因身在其中而无知无觉.等到回想起来才恍然大悟,仿佛应当惊叹,应当后悔.如此这般,如此这般……想到这里,回忆也就适时地冒出,并忍不住汩汩.……