1樓:
基因表達譜分析所採用的常用方法是聚類,其目的就是將基因分組。從數學回
的角度,聚類得到的基答因分組,一般是組內各成員在數學特徵上彼此相似,但與其它組中的成員不同。從生物學的角度,聚類分析方法所隱含的生物學意義或基本假設是,組內基因的表達譜相似,它們可能有相似的功能。然而,產物有相同功能的編碼基因(例如對其它蛋白質有磷酸化作用),不一定共享相似的轉錄模式。
相反,有不同功能的基因可能因為巧合或隨機擾動而有相似的表達譜。儘管有許多意外的情況存在,大量功能相關的基因的確在相關的一組條件下有非常相似的表達譜,特別是被共同的轉錄因子共調控的基因,或者產物構成同一個蛋白複合體,或者參與相同的調控路徑。因此,在具體的應用中,可以根據對相似表達譜的基因進行聚類,從而指派未知基因的功能。
什麼是基因的共表達
2樓:無語翹楚
兩個或多個基因同時表達,就是基因共表達。
基因表達譜分析所採用的常用方法是聚類,其目的就是將基因分組。從數學的角度,聚類得到的基因分組,一般是組內各成員在數學特徵上彼此相似,但與其它組中的成員不同。從生物學的角度,聚類分析方法所隱含的生物學意義或基本假設是,組內基因的表達譜相似,它們可能有相似的功能。
然而,產物有相同功能的編碼基因(例如對其它蛋白質有磷酸化作用),不一定共享相似的轉錄模式。相反,有不同功能的基因可能因為巧合或隨機擾動而有相似的表達譜。儘管有許多意外的情況存在,大量功能相關的基因的確在相關的一組條件下有非常相似的表達譜,特別是被共同的轉錄因子共調控的基因,或者產物構成同一個蛋白複合體,或者參與相同的調控路徑。
因此,在具體的應用中,可以根據對相似表達譜的基因進行聚類,從而指派未知基因的功能。
3樓:隆德公子
基因表達譜分析所採用的常用方法是聚類,其目的就是將基因分組。從數學的角度,聚類得到的基因分組,一般是組內各成員在數學特徵上彼此相似,但與其它組中的成員不同。從生物學的角度,聚類分析方法所隱含的生物學意義或基本假設是,組內基因的表達譜相似,它們可能有相似的功能。
然而,產物有相同功能的編碼基因(例如對其它蛋白質有磷酸化作用),不一定共享相似的轉錄模式。相反,有不同功能的基因可能因為巧合或隨機擾動而有相似的表達譜。儘管有許多意外的情況存在,大量功能相關的基因的確在相關的一組條件下有非常相似的表達譜,特別是被共同的轉錄因子共調控的基因,或者產物構成同一個蛋白複合體,或者參與相同的調控路徑。
因此,在具體的應用中,可以根據對相似表達譜的基因進行聚類,從而指派未知基因的功能。
聚類分析是模式識別和資料探勘中普遍使用的一種方法,是基於資料的知識發現的有效方法,特別適用於模式分類數不知道的情況。聚類分析是一種 無監督學習方法,不需要任何先驗領域知識,它 根據數學特徵提取分類標準,對資料進行分類,這種數學特徵的例子有統計平均值、相關係數、協方差矩陣的本徵值及本徵向量等。聚類分析在基因表達資料分析中應用得很多,主要有層次聚類、 k 均值、自組織特徵對映網路等。
本節將介紹基因表達資料分析中常用的聚類方法及與此相關的內容。
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