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遗传聚类算法的创新改进与基因表达数据分析的深度融合.docx

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    遗传聚类算法的创新改进与基因表达数据分析的深度融合

    一、引言

    1.1研究背景

    1.1.1基因表达数据的特点及分析需求

    随着生物技术的飞速发展，特别是微阵列、RNA测序（RNA-seq）等高通量实验技术的出现，研究人员能够快速获取大量基因表达数据。这些数据记录了在不同条件下，如不同组织、发育阶段、疾病状态或环境刺激下，细胞内基因的转录水平，为深入理解生物过程提供了丰富信息。然而，基因表达数据具有显著特点，给分析工作带来诸多挑战。

    基因表达数据呈现高维度特性。在人类基因组中，约有2-3万个基因，每次实验所产生的数据维度往往高达数千甚至上万，远远超过样本数量。高维度不仅增加了计算负担，

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