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不会 python，不懂 R？教你一招快速分析基因表达谱

前几天学霸平台有一篇推文《这才是科研狗脱贫的王道》，开篇用一组气势磅礴的排比句道破生物科研狗脱贫的天机 ---- 生物信息学。的确有师姐靠生物信息学发高分文章，也有师兄毕业进华大、博奥、华因康，持股分红薪资强，摇身一变，从此走上人生巅峰。可是，作为科研狗，想要走上人生巅峰，首先你得能毕业。说到生物信息学（bioinformatics），通常在处理高通量数据的过程中，我们往往需要借助一些表达谱信息进行比对分析，通过不同类型样本之间的比较，获得与疾病表型存在显著相关性的基因标识。而这一系列过程中

不会 python，不懂 R？教你一招快速分析基因表达谱 | 实验时间

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基因表达谱数据聚类分析相关内容

向量等。聚类分析在基因表达 数据分析中应用得很多，主要有层次聚类、 K 均值、自组织特征映射网络等。本节将介绍基因表达数据分析中常用的聚类方法及与此相关的内容。 相似性度量函数 对基因表达 谱进行聚类分析之前，必须首先确定反映不同基因表达谱相似程度的度量函数，根据该函数可以将相似程度高的基因分为一类。在实际计算中，还可以用距离代替相似的概念，相似性度量被转化为两个基因表达谱之间的距离。距离越小，表达模式越相近;反之，则表达模式差异大。 常见的相似性度量有距离