北京邮电大学学报

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北京邮电大学学报 ›› 2010, Vol. 33 ›› Issue (2): 54-57.doi: 10.13190/jbupt.201002.54.268

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免疫聚类算法在基因表达数据分析中的应用

朱思峰1,2, 刘 芳1, 柴争义1   

  1. (1西安电子科技大学计算机学院, 西安 710071; 2周口师范学院数学与信息科学系, 河南周口 466001)
  • 收稿日期:2009-05-23 修回日期:1900-01-01 出版日期:2010-04-28 发布日期:2010-04-28
  • 通讯作者: 朱思峰
  • 作者简介:朱思峰(1975—), 男, 副教授, 博士生, Email: zhusifeng@163.com; 刘 芳(1963—), 女, 教授, 博士生导师.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60703107);河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010A520050)

Application of Immune Clustering Algorithm to the Analysis of Gene Expression Data

ZHU Si-feng 1,2 LIU Fang 1 CHAI Zheng-yi 1   

  1. (1School of Computer Science, Xidian University, Xian 710071, China; 2Department of Mathematics and Information Science, Zhoukou Normal University, Zhoukou, Henan 466000,China)
  • Received:2009-05-23 Revised:1900-01-01 Online:2010-04-28 Published:2010-04-28
  • Contact: ZHU Si-feng

摘要:

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法. 根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法. 与K均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.

关键词: 聚类算法, 免疫优势克隆算法, 基因表达数据分析, Consine系数

Abstract:

An analysis method of gene expression data based on immnue clustering algorithm is presented. A modified consine coefficient is put forward to measure comparability of genes in accordance with the characteristic of gene expression data matrix. Inspired by the biology immune system,a new clustering algorithm based on immunodominance cloning(ICCA) is designed. In comparison with Kmeans algorithm and genetic Kmeans algorithm, the proposed ICCA given can achieve good class compactness and separability. 

Key words: clustering algorithm, immunodominance cloning algorithm, gene expression data analysis, Consine coefficient