面向基因组分析的数据挖掘算法研究

内容简介

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本书面向基因组分析的数据挖掘新方法，主要工作与创新点包括以下四个方面：（1）研究了基因表达数据的聚类问题，提出了一种面向基因表达数据分析的基于模式树的子空间聚类方法。（2）进行了基因组非编码区的功能分析，提出了一种基于模式的很近邻搜索算法识别启动子。（3）研究了基因组序列的特征，提出了一个特征选择框架用于选择和启动子序列相关的结构特征。（4）研究了细胞中基因组的组织结构，提出了基于结构特征的核小体。

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目录

总序论丛前言前言第1章 绪论1．1 生物信息学概述1．1．1 基因组序列分析1．1．2 蛋白质组研究1．1．3 系统生物学研究1．2 数据挖掘方法在生物信息学中的应用1．3 本书的主要工作和章节安排第2章 基于子空间聚类的基因表达分析2．1 研究背景2．1．1 基因的表达2．1．2 基因表达数据的测量2．1．3 基因表达数据的分析……

封面

书名:面向基因组分析的数据挖掘算法研究

作者:甘杨兰,关佶红 著;伍江 丛书总主编

页数:124

定价:¥46.0

出版社:同济大学出版社

出版日期:2017-08-01

ISBN:9787560870212

PDF电子书大小:156MB 高清扫描完整版