Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm cho dữ liệu gene microarray

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM CHO DỮ LIỆU GENE MICROARRAY

Tác giả: Đỗ Thị Nương

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích dữ liệu gene microarray, một lĩnh vực đột phá trong sinh học phân tử, cho phép khảo sát đồng thời hàng chục nghìn gene. Dữ liệu thu thập từ công nghệ microarray, hay còn gọi là dữ liệu gene microarray, sẽ được xử lý thông qua phân tích mức cao, cụ thể là phân tích cụm. Mục tiêu của phân tích cụm là nhóm các gene có đặc tính tương đồng vào cùng một nhóm. Lĩnh vực này đã thu hút sự quan tâm ngày càng tăng từ những năm 1990 với nhiều ứng dụng tiềm năng trong y học, môi trường và nông nghiệp. Khóa luận này sẽ giới thiệu và phân tích một số phương pháp phân cụm phổ biến, bao gồm Hierarchical, K-means, SOM, và PAM, cùng với một phương pháp mới dựa trên khoảng cách “intra-cluster”. Nghiên cứu này cũng sẽ đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp này, đề xuất hướng giải quyết cho bài toán phân cụm dữ liệu gene microarray, và phát triển một ứng dụng có chức năng phân cụm nhằm tối ưu hóa kết quả.

Mục lục chi tiết:

• Lời cảm ơn
• Tóm tắt nội dung
• Mục lục
• Danh mục hình vẽ bảng biểu
• Mở đầu
• Chương 1: Giới thiệu bài toán phân cụm cho dữ liệu gene microarray
• Chương 2: Một số phương pháp phân cụm cho dữ liệu gene microarray
• Chương 3: Đề xuất hướng giải quyết của bài toán phân cụm cho dữ liệu gene microarray
• Chương 4: Phát triển ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu gene microarray
• Chương 5: Thực nghiệm và đánh giá
• Tổng kết
• Tài liệu tham khảo