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| 題 名 | 微陣列資訊識別與視覺化處理=Visualizing Micro-array Data to Recognize Genome |
|---|---|
| 作 者 | 胡興民; | 書刊名 | 東方學報 |
| 卷 期 | 32 2011.12[民100.12] |
| 頁 次 | 頁47-57 |
| 分類號 | 368.4 |
| 關鍵詞 | 資料視覺化; 機器學習; 叢聚法; 主成份分析法; Data visualization; Machine learning; Clustering; Principal component analysis; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 微陣列(micro‐array)資料用於基因資訊的即時表示時,面臨到分析上的挑戰-基因資訊呈現於非常高維度中,卻只有非常有限的樣本;為辨明其複雜的幾何機制,且以損失最少的資訊為考慮,本文以變異大而且彼此無關連的主要成份(principal components)、在低維度(即二維)空間中,視覺化葛蘭氏陰性(Gram‐negative)染色體細菌基因體的結構化分怖情形。本研究主要以類神經網路之非監督式機器學習(即事先無法知道其分類情形、抑不知分成幾類)粗略分類,再以主成份分析法(PCA)確定其鑑別力;最後以資料視覺化方法表現叢聚(clustering)結果,並著色定位以利判讀基因序列。 |
| 英文摘要 | When using for the expression of genes, micro-array data present analytical challenge - they have a very high input dimension and a very low sample size. To identify geometrical complex while losing the least amount of information, the study practices a set of uncorrelated variables called principal components which have as high a variance as possible. That is, to account for as much of the variability in the data as possible and to visualize the structured distribution of Gram-negative genome. The study exercises on unsupervised machine learning (the clusters not known in advance) by utilizing k-means clustering. To ensure the discrimination, we employ principal component analysis (PCA). Then we demonstrate how data visualization can help in genomic sequence decipherment by means of positioning and coloring. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。