基于PCA的模糊C均值聚类算法识别AD候选致病基因

作者：杨华兰; 庞朝阳; 董体智; 胡本琼

来源：四川师范大学学报(自然科学版), 2016, 39(04): 496-502.

• 基因表达数据
• AD候选致病基因
• 模糊C均值算法
• 主成分分析

研究表明阿尔茨海默病(AD)的致病机理可能与基因有关.利用计算方法对AD基因表达数据进行挖掘,以获得AD候选致病基因,寻找治愈AD方法.结合生物信息理论应用基于主成分分析(PCA)方法的模糊C均值算法处理基因表达数据:观察到AD基因表达数据具有线性相关性后,先用PCA对数据降维,再利用一维分类方法对降维后的数据聚类,然后将结果提供给模糊C均值算法作为其初始聚类数目和聚类中心.通过算法,最终识别出9个AD候选致病基因.

• 单位
  成都理工大学; 四川师范大学; 东华软件股份公司