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    蛋白表達模式聚類分析

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    蛋白表達模式聚類分析

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    項目介紹

         聚類是基因表達數(shù)據(jù)分析中的重要工具 - 無論是在轉(zhuǎn)錄本還是蛋白質(zhì)水平上，這種無監(jiān)督分類技術(shù)通常用于揭示隱藏在大型基因表達數(shù)據(jù)集中的結(jié)構(gòu)。其中大多數(shù)聚類算法都會對數(shù)據(jù)進行硬分區(qū)，即每個基因或蛋白質(zhì)都精確分配給一個聚類。如果群集分離良好，則硬群集是有利的，但是基因或蛋白質(zhì)表達數(shù)據(jù)通常不是這種情況，因為基因或蛋白質(zhì)簇經(jīng)常重疊。另外，硬聚類算法通常對噪聲非常敏感。為了克服硬聚類的局限性，我們實施了軟聚類，軟聚類具有更強的噪聲魯棒性，并且可以避免對基因或蛋白質(zhì)進行先驗的預過濾，這樣可以防止從數(shù)據(jù)分析中排除生物學相關(guān)的基因或蛋白質(zhì)。

    分析方法

          采用 Mfuzz 方法對不同連續(xù)樣本下蛋白的表達進行聚類分析。該方法采用了一種新的聚類算法 fuzzy c-meansalgorithm，相比 K-means 等 hard clustering 算法，一定程度上降低了噪聲對聚類結(jié)果的干擾，而且這種算法有效的定義了基因和 cluster 之間的關(guān)系。為了進一步了解每個 cluster 中蛋白參與的生物學過程，我們分別對對每個 cluster 中的蛋白進行了 GO 功能、KEGG 通路和蛋白結(jié)構(gòu)域的富集分析。

    樣品要求

    詳情請聯(lián)系技術(shù)經(jīng)理。

    項目案例

    連續(xù)樣本表達模式聚類分析結(jié)果圖

    基于蛋白 cluster 的功能富集聚類分析熱圖

    學術(shù)文章

    蛋白表達模式聚類分析

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