基因家族聚类分析（基因家族聚类分析图怎么看）
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如何快速地分析基因结构和基因家族
主要实验结果如下：OsMKK染色体定位、进化树和基因结构分析表明，OsMKK基因家族的8成员位于4条不同染色体上，分为2大类，A、B、C、D4个亚组。
基因的物理结构 基因的物理结构指基因在染色体上的位置和顺序，其中最主要的是基因的线性排列方式。科学家通过对染色体的显微镜观察、图谱分析和DNA测序技术等方法，可以揭示基因的物理结构。
在全基因组范围内，我们就可以构建两个物种染色体间，或者全基因组内的共线性关系 比方说，物种A的某段区域，对应物种B的另外一段区域，诸如这样的称为共线性分析。
WRKY 基因家族是植物前十大蛋白质家族之一，大量研究表明， WRKY 基因家族的许多成员参与调控植物的生长发育、形态建成与抗病虫等。
如何运用聚类分析法?
1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
2、就聚类分析而言，通常情况下，建议用户设置聚类数量介于2~6个之间，不宜过多。指定K值后，算法会从数据集中随机化选择一个个案的数据作为初始聚类中心，即K个类的中心点坐标。
3、因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
4、保存类别：分析选择保存‘保存类别’，SPSSAU会生成新标题用于标识，也可以右上角“我的数据”处查看到分析后的“聚类类别”。新标题类似如下：Cluster_***。
5、上图为聚类树状图的展示，聚类树状图是将聚类的具体过程用图示法手法进行展示；最上面一行的数字仅仅是一个刻度单位，代表相对距离大小；一个结点表示一次聚焦过程。
6、绘制出聚类图形。利用plot函数绘制出最短距离法计算的聚类图。代码：plot(hc1)为了方便比较各聚类方法的效果，可以将不同方法的图绘制在一张图上。
深入浅出介绍聚类分析
1、将物理或抽象对象的集合分组称为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。高维聚类分析与传统聚类分析的最主要差别就是高维度。高维数据聚类是聚类技术的难点和重点。
2、之前的笔记： 聚类介绍： 点这里 层次聚类分析案例（一）：世界银行样本数据集 层次聚类分析案例（二）：亚马逊雨林烧毁情况 层次聚类分析案例（三）：基因聚类 食品消费模式是医学和营养学领域关注的一大热点。
3、首先我们先来认识一下什么是聚类任务。 聚类是“无监督学习（unsupervised learning）”中重要的一种。其目标是：通过对无标记的训练样本学习，来揭示数据内在的性质以及规律，为进一步的数据分析做基础。
4、关于聚类分析的介绍，可参见本人之前的笔记： 聚类分析 案例一：世界银行样本数据集 创建世界银行的一个主要目标是对抗和消除贫困。
5、由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。
