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双聚类算法研究及其在基因表达数据中的应用的任务书
任务书：双聚类算法研究及其在基因表达数据中的应用
背景介绍：
随着生物信息学技术的不断发展，收集到的基因表达数据越来越多，这些数据包含了大量的生物信息，如基因在不同条件下的表达变化。但是，要从这些数据中提取有用的生物学信息是一项挑战性的任务。在这方面，双聚类算法成为近年来基因表达数据分析中应用最广泛的一种算法之一。
任务描述：
本次任务主要研究双聚类算法及其在基因表达数据分析中的应用。任务涵盖以下几个部分：
1.双聚类算法的研究
双聚类算法用于在一个数据集中识别出一个具有相似度的子集，该子集中的行和列具有相互关联性。与传统聚类算法不同，双聚类算法能够同时聚集行和列。所以，本任务将对双聚类算法的原理、特点以及优缺点进行详细介绍。
2.双聚类算法在基因表达数据中的应用
双聚类算法已经在许多基因表达数据研究中被广泛应用。该算法可用于识别在基因表达中共同调控的基因群，从而帮助人们了解细胞功能以及机制。这部分任务将探讨双聚类算法在基因表达数据中的具体应用，如何利用该算法识别基因群、评估双聚类算法结果的质量以及如何解释生物学意义。
3.基因表达数据集的获取和处理
为了更好地展示双聚类算法在基因表达数据中的应用，我们需要采集一些公开的基因表达数据集，如GEO和TCGA。在这部分任务中，我们需要介绍如何获取公共基因表达数据集以及如何处理这些数据集，包括数据预处理，缺失值处理，归一化等。
4.实现双聚类算法
双聚类算法既可以使用现有的算法库，也可以自己编写算法来实现。在这部分任务中，我们需要从头开始实现双聚类算法，并使用我们所采集的基因表达数据作为数据集，展示双聚类算法的作用和效果。
任务目标：
通过本次任务的学习，可以了解双聚类算法的原理和应用，能够针对不同的基因表达数据集选择合适的双聚类算法，能够得出具有生物学意义的基因群。同时，还可以掌握基因表达数据的获取和处理方法，以及双聚类算法的实现方法。
任务要求：
1.阅读相关文献和资料，深入理解双聚类算法的原理和应用；
2.独立采集基因表达数据集并进行预处理；
3.编写代码实现双聚类算法；
4.结合所采集和处理的数据集，分析双聚类算法的应用和效果；
5.撰写不少于1200字的研究报告，完整描述本任务的研究内容和研究结果，附上代码实现或可视化分析结果。
参考文献：
1.Li,Y.,Kwoh,C.K.,&Ng,S.K.(2008).Anovelbiclusteringalgorithmforanalyzinggeneexpressiondatawithrepeatedmeasurements.BMCBioinformatics,9(1),409.
2.Chan,K.C.,etal.(2005).Anewbiclusteringalgorithmforanalyzinggeneexpressiondata.IEEE/ACMTransactionsonComputationalBiologyandBioinformatics,2(3),239-244.
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