从巨量基因数据中提取有效信息的研究
目的：探讨从巨量微阵列基因数据中提取有效信息的方法。 方法：以人肿瘤cDNA微阵列1.2分析并获得间变性星形细胞瘤和正常脑组织的差异表达基因数据,进行CityBlock距离和平均距离法的聚类分析,然后将所获得的各类基因信息以超几何分布计算概率法链接到GO数据库中,以基因通路方式对这些基因在GO数据库中的差异显著程度进行评价。 结果：从数以千计的基因数据中获得了121个差异显示基因并分成6类,这6类基因的生物学功能基本与该肿瘤的生物学特点符合。链接到GO数据库中后,提示Rho蛋白信号转导、蛋白区域特异结合基因、磷脂酶抑制子、Rho小单体GTP酶、3磷酸肌醇依赖蛋白激酶和一组分子功能未知基因等6个基因通路差异表达最显著。 结论：应用生物信息学方法对微阵列研究获得的基因信息进行进一步分析,有利于提取巨量基因数据中的有效信息。
聚类分析 GO数据库 cDNA微阵列 间变性星形细胞瘤
江荣才 浦佩玉 喻辉 屠康 郭政 李霞
解放军254医院神经外科,天津 300142 天津医科大学总医院神经外科,天津 300000 哈尔滨医科大学生物信息学研究室,哈尔滨,150086
国内会议
长沙
中文
232-236
2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）