您的位置: 专家智库 > >

李泽

作品数:9 被引量:51H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:生物学医药卫生文化科学电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 4篇生物学
  • 1篇电子电信
  • 1篇医药卫生

主题

  • 5篇基因
  • 4篇基因表达
  • 4篇基因表达谱
  • 4篇基因分型
  • 4篇表达谱
  • 3篇多态
  • 3篇多态性
  • 3篇聚类
  • 2篇单核
  • 2篇单核苷酸
  • 2篇单核苷酸多态
  • 2篇单核苷酸多态...
  • 2篇杂交
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇特征基因
  • 2篇肿瘤
  • 2篇肿瘤分型
  • 2篇芯片
  • 2篇碱基
  • 2篇寡核苷酸

机构

  • 8篇清华大学
  • 2篇北京博奥生物...

作者

  • 8篇李泽
  • 3篇孙之荣
  • 2篇包雷
  • 2篇高华方
  • 1篇刘湘
  • 1篇蔡斌
  • 1篇李丽
  • 1篇高华方
  • 1篇兰更欣
  • 1篇程京
  • 1篇黄英武
  • 1篇江扬洲
  • 1篇过涛
  • 1篇赵传赞
  • 1篇刘彦华
  • 1篇王栋

传媒

  • 2篇生物物理学报
  • 1篇第九次全国生...

年份

  • 1篇2009
  • 3篇2006
  • 4篇2002
9 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
使用基因表达谱进行肿瘤分子分型和特征基因提取
<正> 将肿瘤分类,并且确定各个肿瘤类别的有代表性的基因,然后按照相应的类别进行机理研究和对应治疗是非常重要的,而且肿瘤的亚型分得越细,理论意义和实用意义就越大。但是这种分类必须是和肿瘤的发生机理在某种程度上是相关的,尽...
李泽孙之荣
关键词:特征基因基因选择聚类
文献传递
基于DNA微阵列芯片实验的分析和研究
对于病理学研究来说,DNA微阵列技术也开辟了新的研究方法,现在人们可以通过比较正常组织和肿瘤组织,术前和预后的表达谱的差异得到对于发病的机理的启示.DNA微阵列技术对生物学和生物医学各个领域的研究都产生了深远的影响.但是...
李泽
关键词:基因表达谱肿瘤分型数据挖掘算法
HLA基因分型芯片检测系统
程京高华方李泽王栋刘彦华李丽江扬洲赵传赞兰更欣刘湘蔡斌过涛
该技术建立了以氨基基片为片基、以不对称PCR为样品制备方法、以TAMRA标记的Oligo为检测探针的正向杂交型HLA基因分型检测方法。通过探针设计的改进、杂交条件的优化,选出了覆盖HLA_A/B/DRB1三个基因位点上多...
关键词:
关键词:人类白细胞抗原基因分型芯片
一种序列特异性寡核苷酸探针及其应用
本发明公开了一种序列特异的寡核苷酸探针及其应用。本发明所提供的序列特异的寡核苷酸探针,含有与靶基因互补的序列,其中,所述寡核苷酸探针上包括至少一个碱基突变。本发明的发明人通过实验证实,本发明的序列特异的寡核苷酸探针对单核...
高华方李泽王栋刘彦华刘湘江扬洲李丽赵传赞兰更欣过涛蔡斌程京
文献传递
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
一种序列特异性寡核苷酸探针及其应用
本发明公开了一种序列特异的寡核苷酸探针及其应用。本发明所提供的序列特异的寡核苷酸探针,由11-70个与靶基因互补的核苷酸组成,所述寡核苷酸探针的近末端具有一个碱基的突变。本发明的发明人通过实验证实,本发明的序列特异的寡核...
高华方李泽王栋刘彦华刘湘江扬洲李丽赵传赞兰更欣过涛蔡斌程京
文献传递
基因分型芯片及其制备方法与应用
本发明公开了一种基因分型芯片及其制备方法与应用。其目的是提供一种基因分型芯片及其制备方法与其在对基因多态性位点进行基因型检测中的应用。该芯片包括一套来自待测样品的核酸片段及另一套来自多个参考样品的核酸片段;所述核酸片段均...
高华方李泽王栋刘彦华刘湘江扬洲赵传赞李丽兰更欣过涛蔡斌邢婉丽周玉祥程京
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>
聚类工具0