GA Fuzzy Clustering. Uno strumento di clustering per i dati di microarray
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GA Fuzzy Clustering. Classifica e riepilogo

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GA Fuzzy Clustering. Descrizione

L'applicazione GA Fuzzy Clustering è stata sviluppata per essere un programma che utilizza una combinazione di algoritmo genetico e metodo c-significa per clustering dei dati dei dati di microarray e dei dati della matrice di distanza. Formato file di input :: - Questo programma utilizza un file di testo normale come input. - Tutti gli elementi dati devono essere separati da tabulatori. - Non sono consentiti valori mancanti. Microarray: - La prima riga contiene nomi di tutte le colonne. - Ogni riga (a partire dal secondo) deve avere il nome genico (1 colonna o più) e i valori di espressione per ciascuna condizione. Distanza Matrix: - La prima riga contiene didascalia (singola parola o una stringa nella 1a posizione) e nomi di elementi - Ogni riga (a partire dal secondo) deve contenere nome di elemento (lo stesso, come nella colonna corrispondente) e valori delle distanze tra questo elemento e gli altri. - La matrice è simmetrica. - Tutti i valori sono normalizzati (non superiori a 1.0). - Nota: è consentita anche la matrice di somiglianza. Formato file di uscita: - Parametri dell'algoritmo - Distribuzione dei geni in cluster (se l'iscrizione è> 1 / Nuberofcluster) - Matrice di adesione per tutti i geni - Coordinate di centri di cluster (nelle unità di espressione genica)

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