基于信息论k—modes聚类法的基因表达数据分析

k-均值聚类算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法,它通常用距离法来表示基因间的关系,但不能有效的反应基因间的相互依赖的关系。为此,提出基于信息论的k-modes聚类算法,克服了以上缺点。另外,还引入了伪F统计量,一方面,可以对空间中有部分重叠的点进行有效的分类;另一方面,可以给出最佳聚类数目,从而弥补了k-modes聚类法的不足。使其成为一种非常有效的算法,从而达到较优的聚类效果。     

双峰驼血清IgG亚型的分离纯化及多克隆抗体的制备

双峰驼IgG亚型包含IgG1、IgG2和IgG3,其中IgG2和IgG3为重链抗体,在结构上与IgG1存在显著差异。为获取双峰驼血清中的IgG1、IgG2和IgG3,并分析其抗原特异性和抗体特异性,本文交替使用Protein A和Protein G亲和层析柱,对其分离纯化,并通过聚丙烯酰胺凝胶电泳进行鉴定;之后分别制备兔抗双峰驼IgG1、IgG2和IgG3的多克隆抗体,通过ELISA对制备的多克隆抗体的效价进行测定;最后应用Western blot评估这三个亚型多克隆抗体的特异性,进而对双峰驼血清中IgG1、IgG2和IgG3的抗原特异性进行分析。结果表明,应用Protein A和Protein G亲和层析柱成功分离纯化出双峰驼血清中的IgG1、IgG2和IgG3;并制备兔抗双峰驼IgG1、IgG2和IgG3的多克隆抗体效价均在1∶10000以上,并且所获得的多克隆抗体分别与IgG1、IgG2和IgG3之间均存在交叉反应,但兔抗双峰驼IgG1多克隆抗体较其它两个亚型多克隆抗体特异性低。结果证明,双峰驼IgG1、IgG2和IgG3均具有良好的免疫原性,三者结构虽存在显著差异,但其抗原特性类似。