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包雷

作品数:5 被引量:52H指数:2
供职机构:清华大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:生物学医药卫生化学工程更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇生物学
  • 2篇医药卫生
  • 1篇化学工程

主题

  • 5篇基因
  • 3篇药物
  • 3篇基因表达
  • 3篇基因表达谱
  • 3篇表达谱
  • 2篇聚类
  • 1篇药理
  • 1篇药理学
  • 1篇药物活性
  • 1篇药物基因
  • 1篇药物敏感
  • 1篇药物敏感性
  • 1篇药物设计
  • 1篇知识挖掘
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇生物信息学研...
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇特征基因
  • 1篇肿瘤

机构

  • 5篇清华大学

作者

  • 5篇包雷
  • 4篇孙之荣
  • 2篇李泽
  • 1篇黄英武

传媒

  • 2篇生物物理学报
  • 1篇东北林业大学...
  • 1篇第九次全国生...

年份

  • 1篇2003
  • 4篇2002
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
药物活性谱与基因表达谱在细胞子集中秩相关性的鉴定
2003年
为寻找药物和基因之间具有生物学意义的关联 ,提出了一种判别药物活性谱与基因表达谱在细胞系子集中的局部相关性的策略。细胞子集的划分采用多尺度聚类算法 ,在细胞子集上相关的统计显著性判别采用Spearman秩相关系数的检验。实验表明该方法具有更好的从中发现有用信息的能力。
包雷孙之荣
关键词:基因表达谱分子药理学
基因芯片数据分析与药效基因组的生物信息学研究
在后基因组时代,功能基因组学研究充满了机遇和挑战。基因芯片技术是功能基因组学研究手段上一个非常重要的突破。它所产生的大规模基因表达数据一方面极大地加速了功能基因组学的发展,另一方面也为数据挖掘和知识发现提出了很大的挑战。...
包雷
关键词:基因芯片药物敏感性关联规则生物信息学药物设计
基于基因表达谱的肿瘤分型和特征基因选取被引量:39
2002年
在分析基因表达谱数据特性的基础上,提出了一个将之用于肿瘤分子分型和选取相应亚型特征基因的策略。该策略包括三个步骤: 首先采用一个无监督的基因过滤算法以降低用于分型计算的数据的噪声, 其次提出了一个概率模型对样本中的分类结构进行建模,最后基于聚类的结果采用相对熵的方法获得对分类贡献大的基因作为特征基因。应用该策略对两个公开发表的数据集进行了再挖掘,结果表明不但获得了其他方法可以得到的信息,而且还提供了更精细、更具有显著生物学意义的信息,具有明显的优越性。
李泽包雷黄英武孙之荣
关键词:基因表达谱聚类特征基因
挖掘基因与抗癌药物间可能的生物学关联
<正> 目前分子生物学和药理学积累了大量数据。Ross et al.(2000),测定的基因表达谱给出了不同癌细胞系中基因表达的数据,Weinstein et al.(2000),测定的药物活性谱则给出了不同癌细胞系对药...
包雷过涛孙之荣
文献传递
贝叶斯聚类在基因表达谱知识挖掘中的应用被引量:15
2002年
在大规模基因表达谱的数据分析中引入了一种全新的基于贝叶斯模型的聚类算法。从生物学背景出发 ,研究了该算法应用在大规模基因表达谱中的理论基础和算法优越性 ,并应用该算法对两个公共的基因表达数据集进行了知识再挖掘。结果表明 ,与其他聚类算法相比 ,该算法在知识发现方面具有显著的优越性。
包雷李泽孙之荣
关键词:基因表达谱聚类算法数据挖掘
共1页<1>
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