| 一种优化的生物数据多层关联规则挖掘算法 |
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| 引用本文： | 张平,汪越胜,杨广笑,刘东,肖庆,杨曦,常俊丽,陈明洁,何光源.一种优化的生物数据多层关联规则挖掘算法[J].生物技术通报,2007,0(2):119-123. |
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| 作者姓名： | 张平 汪越胜 杨广笑 刘东 肖庆 杨曦 常俊丽 陈明洁 何光源 |
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| 作者单位： | 华中科技大学中英HUST-RRes基因工程和基因组学联合实验室,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划);国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 关联规则挖掘技术是寻找基因间关系的有效手段,但现有算法未针对高通量生物数据的特点进行优化,而存在着效率低下等缺点。提出的MAGO-FP算法,使用Gene Ontology(GO)的概念分层结构,通过对FP-Growth算法的扩展,具有一定的性能优势。在此基础上,应用该算法分析了一组由S.cerevisiae酵母菌cDNA微阵列芯片产生的实验数据,发现了一些候选关联规则。并针对其中一些重要的关联规则,通过相关文献证实了其真实性,表明该算法在基因表达分析等研究中具有应用价值。
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| 关 键 词： | 多层关联规则挖掘 基因本体论(GO) MAGO-FP算法 |
| 修稿时间： | 2006-11-03 |
An Optimized Method for Mining Biological Data Multilevel Association Rules |
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| Zhang Ping,Wang Yuesheng,Yang Guangxiao,Liu Dong,Xiao Qing,Yang Xi,Chang Junli,Chen Mingjie,He Guangyuan.An Optimized Method for Mining Biological Data Multilevel Association Rules[J].Biotechnology Bulletin,2007,0(2):119-123. |
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| Authors: | Zhang Ping Wang Yuesheng Yang Guangxiao Liu Dong Xiao Qing Yang Xi Chang Junli Chen Mingjie He Guangyuan |
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| Institution: | China-UK HUST-RRes Genetic Engineering and Genomics Joint Laboratory,Rothamsted Research(RRes;HUST |
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| Abstract: | Recent studies have proved that association rules can reveal the interactions between genes,but existing algorithms have some shortcomings.Improved from FP-Growth algorithm,MAGO-FP,a highly efficient data mining technique for discovering the multilevel association rules from biological data based on the concept hierarchy of Gene Ontology(GO)has been proposed.A data set of 300 expression profiles for yeast has been analyzed by the new algorithm,and some positive results are obtained.This algorithm can be used to analyze gene expression profiles and discover hidden multilevel association rules. |
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| Keywords: | Association rules mining Gene ontology(GO) MAGO-FP algorithm |
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