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基于双聚类模型的基因芯片数据挖掘应用的中期报告
1.研究背景和目的
随着基因芯片技术的广泛应用，产生了大量的基因表达数据。为了从这些海量的数据中挖掘出有意义的生物信息，需要使用数据挖掘技术。其中，基于双聚类模型的数据挖掘方法被用于分析基因芯片数据，在寻找基因表达模式方面取得了显著的成果。本次研究旨在探究基于双聚类模型的基因芯片数据挖掘应用，实现对基因表达模式的挖掘和生物信息的发现。
2.研究进展
（1）数据集的预处理
本研究使用的数据集为GSE27897，包括39个非小细胞肺癌患者和51个正常人的基因表达数据。我们对数据集进行了归一化处理，去除了质量差的数据，并进行了基因选择来减小数据维度。
（2）双聚类模型的建立
我们使用双聚类模型对基因芯片数据进行建模。该模型定义了一个双聚类矩阵，其中每个元素表示基因和样本两方面的相关性。我们使用非负矩阵分解算法来优化该模型，并得到了一组具有显著生物意义的双聚类矩阵。
（3）生物信息的挖掘
我们对双聚类矩阵进行了生物信息分析，发现了一组显著的基因表达模式，与肺癌病情和正常人之间的差异有关。我们对这些基因进行了GO富集分析和KEGG通路分析，发现了一些与肺癌发生发展相关的信号通路。
3.研究意义和展望
本研究旨在应用基于双聚类模型的数据挖掘方法来分析基因芯片数据。通过对GSE27897数据集的预处理和建模，我们得到了与肺癌相关的基因表达模式，并对这些模式进行了生物信息分析。这些发现可以为肺癌的诊断和治疗提供重要的参考和依据。未来的研究方向包括基于更多的数据集来验证这些模式和通路的可靠性，并进一步研究肺癌的生物学机制。