...

Metabolomics has shown a promising application in many fields such as disease diagnosis, drug development.Liquid chromat......

中医学具有悠久的历史,是我国独特的医学和临床诊疗方法。同时,中医也是一门临床医学,从临床中累积经验,形成理性认识并回归临床,......

Unlike traditional clustering analysis,the biclustering algorithm works simultaneously on two dimensions of samples (row......

Developing appropriate computational tools to distill biological insights from large-scale gene expression data has been......

...

The availability of large microarray data has led to a growing interest in biclustering methods in the past decade. Seve......

双聚类方法是当前分析基因表达数据的一个重要研究方向,其挖掘目标是发现哪些基因在哪些实验条件下具有相似的表达水平或者关系密......

针对目前双聚类算法很少考虑所得聚类结果整体的划分质量问题，提出一种基于PA指标的双聚类算法。该算法选定一种衡量所有簇划分效果......

基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信......

基因多效性是癌症遗传机制中的普遍现象,但罕见系统性的分析。文章提出采用双聚类挖掘基因功能模块的新思路探索癌症的共享分子机......

对基因表达数据进行双聚类分析是生物信息学领域的一种重要技术方法,但双聚类问题已被证明属于NP难问题.目前针对基因表达数据的双......

双聚类作为一种无监督的学习方法,其作用是对基因表达数据进行分析.为了获取较大容量的双聚类簇,弥补传统的双聚类方法在基因表达......

研究了基因表达数据的缩放模式发现问题，给出了一种缩放模式双聚类评价函数，并提出了一种基于粗糙遗传算法的双聚类分析方法。该方法......

在基因表达数据中寻找重要双聚簇的难度随数据规模的增长而增长.该文讨论一种智能化的双聚类方法,充分利用禁忌搜索和遗传算法自身......

双聚类模型有助于聚类存在相关性的局部模式。论文提出了一种可识别多种相关模式的双聚类算法，以二次互信息作为相关性标准，并以Parz......

双向聚类已成为分析基因表达数据的一种重要工具,可以同时从基因和条件两个方向寻找具有相同表达波动的簇。但双向聚类是一种多目......

针对信息过载问题，综合考虑用户和项目之间的二元关系，挖掘局部相似模式，提出了应用双聚类技术对用户和项目同时进行聚类，设计一个双聚......

双聚类算法是一类新型数据挖掘聚类算法，通常以均方残差为评价指标．基于均方残差的双聚类算法，大多采用贪婪策略求解，通常不能得到大小......

双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法，主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类，以平均平方残......

目的:拓展双向聚类方法在中医药领域数据分析中的应用,使数据分析研究人员掌握双向聚类方法的研究动态和潜在应用价值。方法:本文......

<正>如今的产品开发过程已经由以产品为中心转变为以顾客为中心,由顾客驱动转变为顾客参与。也就是说,制造商要在基于成本、时间、......

第一部分：肝癌的整合组学研究肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma，HCC）（简称肝癌）是最常见的恶性肿瘤之一，也是世界范围内位居第三的癌症......