基因表达数据双向聚类算法：解析、优化与应用洞察.docx

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2025-09-25 发布于上海
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基因表达数据双向聚类算法：解析、优化与应用洞察.docx

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基因表达数据双向聚类算法：解析、优化与应用洞察

一、引言

1.1研究背景与意义

随着DNA测序技术的迅猛发展与广泛普及，基因表达数据已成为生物信息学研究的重要组成部分。基因表达数据是通过测量细胞中基因转录产物的相对数量确定的，通常以矩阵形式呈现，行代表基因，列代表样本或实验条件，矩阵元素表示基因在对应样本中的表达水平。通过分析基因表达数据，能够了解基因在不同环境条件下的表达变化，进一步揭示基因与疾病之间的关系。例如在癌症研究中，对比正常细胞与癌细胞的基因表达数据，有助于发现与癌症发生、发展相关的关键基因，为癌症的早期诊断、治疗和药物研发提供重要依据。

聚类分析是基因表达数据分析中最为重要