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Quantification of gene expressions from microarray images using fuzzy clustering.

機(jī)譯：使用模糊聚類從微陣列圖像定量基因表達(dá)。

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摘要

Microarray imaging is a powerful technique developed in functional genomics for large-scale gene expression analysis. This technology is now widely used for drug discovery, disease diagnosis and prognosis. Despite the widespread application of microarray imaging in life sciences, barriers still exist regarding its reliability and reproducibility for clinical use. A major critical problem lies in the accurate spot segmentation and quantification of gene expression level from the microarray spot images.; We introduce fuzzy clustering based segmentation approaches for this purpose. This approach overcomes the difficulties of most existing segmentation methods that neither consider the variable shape of the spots nor use the two-channel spectral information. In addition, three statistical criteria are compared in measuring gene expression levels, which indicates that a new unbiased statistic is more suitable for quantifying the gene expression level. The proposed algorithms demonstrate better performance on both simulated and real microarray images.
機(jī)譯：微陣列成像是一種功能強(qiáng)大的基因組學(xué)技術(shù)，可用于大規(guī)?；虮磉_(dá)分析?，F(xiàn)在，該技術(shù)已廣泛用于藥物發(fā)現(xiàn)，疾病診斷和預(yù)后。盡管微陣列成像在生命科學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用，但在其臨床應(yīng)用的可靠性和可再現(xiàn)性方面仍然存在障礙。一個(gè)主要的關(guān)鍵問(wèn)題在于從微陣列斑點(diǎn)圖像中準(zhǔn)確地進(jìn)行斑點(diǎn)分割和基因表達(dá)水平的定量。為此，我們介紹了基于模糊聚類的分割方法。這種方法克服了大多數(shù)現(xiàn)有的分割方法的困難，這些方法既不考慮斑點(diǎn)的可變形狀，也不使用兩通道光譜信息。此外，在測(cè)量基因表達(dá)水平時(shí)比較了三個(gè)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，這表明新的無(wú)偏統(tǒng)計(jì)量更適合于定量基因表達(dá)水平。所提出的算法在模擬和真實(shí)的微陣列圖像上均表現(xiàn)出更好的性能。

著錄項(xiàng)

  • 作者

    Gunampally, Maheswar Reddy.;

  • 作者單位

    University of Missouri - Kansas City.;

  • 授予單位 University of Missouri - Kansas City.;
  • 學(xué)科 Engineering Electronics and Electrical.
  • 學(xué)位 M.S.
  • 年度 2006
  • 頁(yè)碼 79 p.
  • 總頁(yè)數(shù) 79
  • 原文格式 PDF
  • 正文語(yǔ)種 eng
  • 中圖分類 無(wú)線電電子學(xué)、電信技術(shù);
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