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对于目前用于单核苷酸多态性(SNPs)数据进行聚类分析的统计方法进行了比较说明,并在其中遴选出了5种具有代表性的统计方法,分别对每种方法具体进行分析。在每种聚类方法的论述过程中,均分为该方法的原理、计算方法和公式、优点与缺陷几个部分。并且在讨论部分对各种方法进行了总结归纳,提出了今后针对SNPs数据聚类计算方法的发展方向预测。

作者:姜龙训;张玲

来源:中国医药导报 2015 年 25期

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作者:
姜龙训;张玲
来源:
中国医药导报 2015 年 25期
标签:
单核苷酸多态性 聚类分析 基因 数据挖掘 Single nucleotide polymorphisms Cluster analysis Gene Data mining
对于目前用于单核苷酸多态性(SNPs)数据进行聚类分析的统计方法进行了比较说明,并在其中遴选出了5种具有代表性的统计方法,分别对每种方法具体进行分析。在每种聚类方法的论述过程中,均分为该方法的原理、计算方法和公式、优点与缺陷几个部分。并且在讨论部分对各种方法进行了总结归纳,提出了今后针对SNPs数据聚类计算方法的发展方向预测。