表达谱
cmap化学物质刺激后的表达谱
cmap化学物质刺激后的表达谱
表达谱是指在特定条件下，生物体内基因的表达情况。
在化学物质刺激后，生物体内的基因表达可能会发生变化。
化学物质刺激后的表达谱可以使用CMAP （Chemical MAP）技术来分析。
CMAP是一种全基因组表达分析技术，它通过将刺激后的生物样本中基因的表达与未刺激的对照样本进行比较，来查找差异表达的基因。
在进行CMAP分析时，首先会将细胞或组织样本分为刺激组和对照组，然后提取RNA并转录成cDNA。
接下来，将cDNA与微阵列芯片中的探针进行杂交，并使用荧光探针对杂交后的芯片进行扫描。
最后，通过对比刺激组和对照组的芯片扫描结果，确定差异表达的基因。
通过CMAP分析，可以获得刺激后基因表达的谱系图。
这个谱系图会显示哪些基因在刺激后上调表达或下调表达。
通过对这些差异表达基因的功能和通路进行分析，可以揭示化学物质刺激对生物体的生理和病理效应，进一步理解其机制，并为疾病诊断和治疗提供线索。
表达谱数据
表达谱数据表达谱数据是一种描述基因在特定条件下表达水平的数据，可以反映基因在生物体内的活跃程度和重要作用。
表达谱数据通常是通过高通量测序技术获得的，例如RNA-Seq或microarray技术。
这些数据对研究基因功能及其对生物过程的贡献非常重要，因为它们可以揭示基因的功能、代谢途径和信号通路等复杂的生物过程。
表达谱是生物数据科学领域的主流，它可以用于构建生物系统的基因调控网络图，从而去了解生物物种内部的调控机制，从而识别出治疗基因表达异常疾病的潜在靶点。
表达谱数据的数据类型和学科领域是多如牛毛的，涵盖了癌症、神经学、生殖生物学、免疫学和感染病理学等众多领域。
表达谱数据可以用于许多不同的目的，例如预测细胞的类型、研究细胞的生物学特性、发现新的医疗目标等。
表达谱数据的分析包括预处理、特征提取和建模等步骤。
预处理步骤包括数据过滤、归一化、批次效应调整和缺失数据填充等，这是优化数据质量的必要步骤。
特征提取步骤包括细胞类型、生物过程、调节机制和代谢途径等关键生物学特征的提取。
建模是指将表达谱数据与其他类型的数据整合，例如蛋白质互作数据或基因组测序数据。
这就是基因表达，调控网络和系统生物学等领域的研究方向。
表达谱数据的应用范围非常广泛，从基础科学到应用科学都有着重要作用。
例如，在基础研究方面，表达谱数据可以用于研究基因调控以及基因的功能，从而进一步了解遗传学机制和生物进化的过程。
在应用科学中，表达谱数据可以用于分析药物的作用和安全性，发现影响药物代谢和毒性的基因，并为药物研发提供重要的参考信息。
另外，表达谱数据也可以用于生产领域，例如利用表达谱数据优化工业培养基和工业生物发酵生产过程，提高生产效率。
在生物安全领域，表达谱数据可以用于分析致病菌基因的表达水平，从而开发针对它们的抗菌药物。
在农业领域，基于表达谱数据，可以研究农作物的病害抵抗性、调节所属基因功能等方向进行研究。
总的来说，表达谱数据是重要的生物信息学研究领域，有着广泛的应用前景和潜在的医疗价值。
基因表达谱分析的原理与应用
基因表达谱分析的原理与应用基因是指能够决定生物体遗传特征的遗传物质，基因表达则是指在特定的条件下基因启动的过程。
基因表达谱则是指对一个生物体在不同生长发育和环境等各种因素下，基因在时间和空间上不同的表达状态进行测定、分析和综合描述，以期研究基因功能以及环境施加给生物体的影响等问题。
基因表达谱分析是最近二十年来应用广泛的核酸技术之一，为我们揭示了基因的思维和特性。
一、技术原理早期研究基因表达的方法是利用Northern blotting 单点测试，即测每个基因的mRNA（信使RNA）的表达，但结果只能单点测定基因表达状态，效率很低。
后来随着 DNA芯片技术、转录后基因组学和RNA-seq等技术的发展，不同基因表达谱的测定现在已经变得可操作且具有高通量、高灵敏度和高精准度等特点。
目前应用比较普遍的芯片有两种：cDNA 核酸芯片和OLIGO 芯片。
核酸芯片通过加工和操纵DNA序列，将其固定在极小的芯片上，然后检测芯片上基因表达状态，分析结果即可反映基因在细胞状况下的表达情况。
OLIGO芯片是用聚合酶链式反应技术提取细胞内RNA，从中制备出cDNA，并将其固定在芯片上，分别测试各基因的表达浓度和变化，可以得到大量的数据。
除了芯片技术，pPCR（Real-time Quantitative Polymerase Chain Reaction）也是基因表达谱分析的常用技术，它能快速、准确地定量测定RNA、DNA拷贝数，提供高分辨率的检测结果，是基因表达谱分析的重要手段之一。
二、应用领域基因表达谱分析原理简单，有着广泛的应用领域。
1. 疾病和药物研究基因表达谱分析是疾病和药物研究领域内的常用分析技术。
通过研究基因的表达差异，可以了解特定疾病的潜在机制。
比如，在肿瘤研究中，研究人员可用该技术对肿瘤细胞和正常细胞进行DNA芯片测序以区分哪些基因会被单一肿瘤细胞过表达，哪些基因仅在正常细胞中表达。
这种基因差异分析有助于研制针对个体疾病的个性化治疗方法。
表达谱
表达谱应该就是基因表达谱。
翻译表达谱的话，就是蛋白表达谱表达谱差异分析(differential expression profiling)主要包括基因表达谱(gene expression profiling) 和蛋白质表达谱(protein expression profiling) 。
大规模表达谱分析已经成为认识疾病分子机制的有利方法,在癌症研究等方面取得了一定的进展。
成功的表达谱分析基于实验及其过程分析的有机结合。
实验过程从关注的疾病开始,首先收集大量的疾病相关组织样本,样本数量可从10 多个到数百个,但必须足以对每一组织类型及个体差异进行比较分析,而且许多情况下不能仅简单地分为正常和疾病组织。
例如,在对糖尿病的研究中,所收集的样本来自健康人、胰岛素耐受和糖尿病病人的不同试验阶段,如胰岛素治疗前后。
样品还应包括其他器官的取材,以便进行基因表达的组织分布研究。
为了便于对后来的实验数据进行分析管理,需采集并储存所有的组织样本和临床参数。
接下来进行组织样本的处理,利用生物芯片(寡核苷酸芯片、cDNA 芯片或全基因组芯片) 进行表达谱测定,并进行生物信息学分析。
通常,表达谱的分析结果需进一步的实验加以证实。
定量RT2PCR 是最灵敏的确证方法,该方法还可以将确证实验的范围扩大到原测组织以外的更广泛的组织和组织类型,揭示基因表达的组织分布情况。
确证实验揭示了疾病相关基因。
据此,可以进行进一步研究,探索这些基因的功能,开发新的治疗手段。
例如,对于正常和疾病组织中表达有显著性变化的基因,可以进行新治疗靶点的鉴定和确定研究,或利用实验和分析工具研究分析其功能;对于疾病组织中活性升高的酶,可以当作前药活化酶进行鉴定研究。
典型的表达谱能够显示疾病过程中有大量的已知基因表达的改变,而许多已知基因的代谢通路、表达产物酶学分类和蛋白质功能业已发表,将两者对照分析,可以鉴定出酶活性,选择其中可能成为前药活化酶的部分进行进一步研究;对于疾病特异的蛋白质,可以进行抗原表型分析,决定疫苗的开发策略。
高通量基因表达谱测定方法剖析
高通量基因表达谱测定方法剖析引言：基因表达谱测定方法广泛应用于生物学研究领域，能够揭示生物体内基因在不同组织、不同时期以及特定环境下的表达情况。
高通量技术的出现极大地提高了基因表达谱测定的效率和准确性。
本文将重点探讨高通量基因表达谱测定方法的原理、步骤以及应用，并对比分析其优缺点。
一、高通量基因表达谱测定方法的原理：高通量基因表达谱测定方法主要包括RNA测序和芯片表达谱分析两种技术。
RNA测序通过对RNA进行反转录合成cDNA，然后进行测序，得到基因的序列信息。
芯片表达谱分析则是利用预先设计的基因芯片或探针芯片，检测RNA样品中不同基因的表达水平。
二、高通量基因表达谱测定方法的步骤：1. 样品准备：样品的选择和处理是基因表达谱测定方法的关键步骤。
不同样品的表达谱可能存在差异，因此需针对不同的研究目的选择合适的样品。
2. RNA提取：RNA是高通量基因表达谱测定的关键基质。
提取纯度高、完整的RNA样品对于获得可靠的表达谱数据至关重要。
3. RNA测序：RNA测序方法主要包括第一代测序技术和第二代测序技术。
第一代测序技术包括Sanger测序和Maxam-Gilbert测序，虽然准确性高，但成本高且通量低。
第二代测序技术是目前应用最广泛的RNA测序方法，其中以Illumina测序技术最为常用。
4. 数据分析：在得到RNA测序数据后，需要对数据进行过滤、比对、定量和差异分析等步骤。
数据分析的目的是从大量的测序数据中提取有意义的信息，并进行有效的解读。
三、高通量基因表达谱测定方法的应用：1. 生物发育研究：高通量基因表达谱测定方法能够揭示生物在不同发育阶段基因表达的动态变化，有助于深入了解生物发育的分子机制。
2. 疾病诊断与治疗：通过比较患者与正常人的基因表达谱差异，可以寻找与疾病相关的生物标志物，并预测疾病的发生风险。
同时，高通量基因表达谱测定方法也有助于研究新药的作用机制和寻找新的治疗靶点。
3. 癌症研究：癌症是基因异常表达导致的严重疾病。
表达谱基因比对
表达谱基因比对表达谱和基因比对是两个在生物学和基因研究中非常重要的概念。
表达谱指的是特定生物个体在特定环境下所有基因的转录水平，即基因的表达情况。
而基因比对则是基于不同个体的基因序列相互比较，寻找它们之间的相似性和差异性。
下面将对表达谱和基因比对进行更详细的介绍：表达谱（Transcriptome）表达谱是指一个生物体在特定时间和空间范围内的所有基因的表达情况。
即在特定条件下，所有基因的表达情况构成的基因表达谱。
通过对不同条件下的一个组织或细胞的基因表达谱的分析，我们可以了解其生理和病理过程中的基因表达变化情况。
表达谱研究的主要手段是基因芯片和高通量测序技术。
在基因芯片中，已经包含了许多基因的探针，把探针固定到芯片上，使用芯片上的探针来探测目标基因的表达情况。
而在高通量测序技术中，可以对所有基因进行高通量测序，得到基因的拷贝数或RNA浓度，进而了解基因的表达情况。
表达谱在医学研究中有着广泛的应用，例如可以用来分析癌症中的基因表达谱，发现与肿瘤相关的基因，寻找潜在的治疗靶点。
基因比对（Alignment）基因比对是指对比不同生物个体之间基因序列的相似性和差异性。
在基因比对中，首先将两个或多个基因组进行比对，找到它们之间的相似位置。
然后，再在相似位置上比较两个基因组的差异，并进行分类、注释和解释。
基因比对的主要手段是计算机算法程序。
其中最常用的是BLAST程序（Basic Local Alignment Search Tool），它是一种快速的基因比对算法，可以快速找到两个序列中的相似性区域。
基因比对在基因研究和生物学研究中有着重要的应用。
例如，可以用来发现特定物种中的家族基因、转座子和RNA序列等。
总结：表达谱和基因比对是生物学和基因研究中的两个重要概念。
表达谱可以帮助研究人员了解基因表达在特定生理和病理过程中的变化情况，而基因比对则可以揭示不同生物个体之间基因序列的相似性和差异性。
这些信息可以帮助我们更好地理解生物系统的运作机理，为生物研究提供更多的基础知识。
基因表达谱数据
基因表达谱数据基因表达谱数据是指在不同细胞类型、生理状态、环境条件下，某些基因在RNA水平上的表达水平。
在生物体内，不同基因的表达模式是复杂、分层和多样性的。
基因表达谱数据可从不同细胞、组织、器官和物种中获得，其中包括微生物、植物和动物。
这些数据的收集和分析对于深入理解生命过程以及疾病的发生和发展具有重要意义。
基因表达谱数据通常通过RNA测序技术得到。
RNA测序是目前最常用的基因表达测量方法。
该技术利用高通量平台对细胞或组织中的RNA 进行测序，从而得到RNA序列信息。
由此可以得到多种RNA类别的信息，包括编码蛋白的mRNA，非编码RNA（如长链非编码RNA和小核RNA）以及翻译后修饰的RNA。
通过RNA测序技术，可以获得完整的基因表达图谱以及基因不同组织或环境下的表达差异。
生成的基因表达谱数据可用于许多应用，如基因功能注释、新基因发掘和疾病诊断和治疗跟踪。
其中，基因功能注释是最常用和最基础的应用之一。
它使得在不同细胞、组织和环境中特定基因的表达模式得以比较，并可用于发现不同基因的生物学功能和信号通路调节机制。
对于新基因的发掘，基因表达谱数据可以用于预测新基因的表达模式并设计特异性引物进行验证，从而促进新基因发现的进程。
在疾病诊断和治疗跟踪方面，基因表达谱数据可以用于诊断和治疗各种疾病，例如：癌症、神经系统疾病、自身免疫性疾病和代谢性疾病等。
基因表达谱数据的分析包含许多步骤和方法，它们旨在发现生物学和疾病的特征。
目前，基于RNA次级结构（如RNA-Seq）的分析方法是主流，包括基因差异分析、聚类分析、通路分析和蛋白质互作分析。
其中，基因差异分析用于确定在不同条件下基因表达水平差异显著的基因。
它是基因表达谱数据分析中最基础、最关键的步骤之一。
聚类分析是一种将基因在不同实验条件下的表达模式归纳为相似类别的统计方法。
聚类的目标是发现表达模式相似的基因群，分别分析观察到的生物学趋势。
通路分析通过评估不同基因的生物学功能，从而确定特定病理生理条件下的信号通路和生物学过程。
生物信息学中的基因表达谱分析
生物信息学中的基因表达谱分析基因表达谱是指在不同时间、不同环境或不同组织中，基因转录和翻译产生的RNA和蛋白质的数量和种类的一种定量和定性描述。
基因表达谱分析是研究生物学中基因表达的重要手段，可以帮助科学家研究基因功能、诊断疾病和开发新药。
生物信息学的发展为基因表达谱分析提供了许多新的方法和工具，让科学家能够更加快速、高效地分析和利用基因表达谱数据。
1. 基因表达谱分析的类型基因表达谱分析可以分为两种类型，即定性分析和定量分析。
定性分析主要依赖于基因表达谱的图形化展示和样本的聚类分析。
图形化展示可以帮助科学家快速地查看基因表达的变化趋势，如差异基因的表达，而聚类分析则可以将不同样本中的基因表达谱分为几类，有助于发现它们之间的相似性。
定量分析可以测量基因表达水平的数量，此类分析方法包括将基因表达谱数据和生物样本的方法学特征进行归一化，以便进行生物信息学方法的比较分析。
这些方法包括微阵列、RNA测序和蛋白质组学等技术，这些技术都可以更加准确地测量基因表达量，并能够比较不同样本之间的差异。
2. 基因表达谱分析的步骤基因表达谱分析需要经过多个步骤，通常包括数据预处理、探测器注释、归一化处理、差异基因筛选和生物功能的验证等步骤。
数据预处理涉及去除噪声、正规化和探针的标准化。
在预处理时，我们可以使用质控图来确保数据质量，同时，使用探测器注释，即对基因定位信息的注释，可以保证数据的准确性。
归一化处理用于保证基因表达量在样本之间具有可比性。
差异基因的筛选旨在发现基因表达谱中存在的显着差异，我们可以使用t-test、方差分析（ANOVA）和Pearson相关系数等统计方法来确定这些基因。
生物功能的验证是确定差异基因的生物作用和分子机制，以及它们在生物学过程中的重要性。
3. 基因表达谱分析的应用基因表达谱分析可以应用在许多领域，包括医学、农业、环境和食品安全等方面。
在医学领域中，基因表达谱分析可以用于研究基因在癌症和其他疾病中的功能，以及开发新的药物。
cd123表达谱
干燥综合征
CD123在干燥综合征患者 的唾液腺细胞上表达，可 能与口干、眼干等症状有 关。
CD123与其他疾病
神经胶质瘤
CD123在神经胶质瘤细胞 上表达，可能参与了肿瘤 的生长和扩散。
乳腺癌
CD123在乳腺癌细胞上表 达，可能与肿瘤的转移和 预后有关。
肺癌
CD123在肺癌细胞上表达 ，可能参与了肿瘤的进展 和耐药性的产生。
骨髓增生异常综合征
CD123表达谱在骨髓增生异常综合征中有助于诊断和鉴别诊断。
疾病预后评估
急性髓系白血病
CD123表达谱水平与急性髓系白 血病的预后密切相关，高表达 CD123的患者预后较差。
慢性粒细胞白血病
CD123表达谱水平在慢性粒细胞 白血病中可作为疾病进展和预后 评估的指标。
骨髓增生异常综合
基因测序技术检测具有高分辨率、高灵敏度、高通量等优点，能够提供基因序列的详细信息，有助于深入了解疾病的分子机 制。
04
CD123表达谱的临床应用
疾病诊断与鉴别诊断
急Hale Waihona Puke 髓系白血病CD123表达谱在急性髓系白血病中具有较高的诊断价值，有助于 区分正常骨髓细胞和白血病细胞。
慢性粒细胞白血病
CD123表达谱在慢性粒细胞白血病中有助于鉴别慢性粒细胞白血 病与慢性淋巴细胞白血病。
CD123主要在细胞表面表达，参 与细胞间的信号转导和相互作用 。
CD123与免疫系统的功能和调节 有关，参与淋巴细胞的发育和活 化过程。
CD123在疾病诊断中的重要性
血液肿瘤标记物
01
CD123在某些血液肿瘤中高表达，可作为诊断和监测这些肿瘤
的重要标记物。
免疫疾病诊断
02
基因表达谱的分析及其应用前景
基因表达谱的分析及其应用前景基因表达谱是基因在细胞和组织中表达的水平和方式的一种记录。
基因表达谱的分析非常重要，因为它能够揭示生物活动和基因调控网络的机制。
随着高通量测序技术的发展，基因表达谱的数据量也越来越大，引发了热门的基因组学研究领域，例如转录组学、单细胞表达谱学和代谢组学等。
在本文中，我们将介绍基因表达谱分析的基本原理、当前状态以及未来的应用前景。
一、基因表达谱分析的基本原理基因在细胞和组织中的表达是一个非常复杂的过程。
泛基因组范围内的表达谱可以影响RNA和蛋白质的产量以及生物系统的整体功能。
基因表达谱分析就是通过一系列的实验和计算方法，对一个细胞或组织中的基因的表达量进行系统的检测和分析。
这个过程包括样品采集、RNA提取、RNA-Seq测序、数据质控和标准化、基因定量和功能注释等步骤。
RNA-Seq测序是目前基因表达谱分析的主流方法。
RNA-Seq技术能够对一组RNA分子进行序列化，利用高通量测序技术对RNA的序列进行编码，并且检测每个 RNA分子在样品中的表达水平。
这一测序过程非常灵敏和准确，可以检测到几乎所有的转录过程和基因表达谱，同时还可以检测不同组织、生理条件和疾病状态对基因表达谱的影响。
二、基因表达谱分析的当前状态目前基因表达谱分析在各种学科和研究领域中都得到广泛的应用。
其中，生物医学领域是应用范围最广泛的领域之一。
随着转录组学和单细胞表达谱学的发展，很多新的疾病诊断和治疗方法已经出现。
1. 生命科学研究基因表达谱分析是生命科学研究中的重要手段。
通过对不同发育阶段的生物组织进行基因表达谱分析，可以了解基因的表达模式和调控机制。
这种方法也被用来测定疾病的先兆标志，进而根据得出的结论进行干预和治疗。
2. 肿瘤学基因表达谱可以提供关于肿瘤的新信息，使得医生和研究人员能够更准确地诊断和治疗疾病。
目前，基因表达谱的测定和分析已经成为许多肿瘤疾病的标准诊断方法之一。
通过检测肿瘤组织和正常组织之间的基因表达差异，可以找到驱动肿瘤生长的新因子和机制，确定更科学的治疗方案。
生物信息学中的表达谱分析技术研究
生物信息学中的表达谱分析技术研究表达谱分析技术是生物信息学领域中一项重要的研究内容。
随着高通量测序技术的发展，生物学研究中的基因表达数据量不断增加，表达谱分析技术应运而生。
通过对基因表达谱的研究，科研人员可以深入了解细胞和生物体内特定基因的表达情况，从而揭示生物学过程的机制和调控网络。
本文将对生物信息学中的表达谱分析技术进行详细探讨。
表达谱是指一个生物体内基因的特定时间上特定位置的表达情况，根据表达谱可以揭示出基因在不同细胞类型、组织类型以及发育阶段中的表达模式及调控机制。
表达谱分析技术的主要目标是通过使用高通量测序技术来定量和比较基因在不同样本中的表达水平，并从中发现差异表达基因和潜在的调控机制。
表达谱分析技术的主要方法包括基因芯片技术和RNA测序技术。
基因芯片技术通过在芯片上固定的探针与样本中的mRNA结合，然后使用荧光信号或放射性信号来检测并量化基因的表达水平。
这种技术适用于大规模的基因筛选和比较，但对于未知基因的表达情况则有一定限制。
相比之下，RNA测序技术能够对整个转录本进行测序，并通过测定mRNA的数量来推测基因的表达水平。
这种技术能够提供更全面的基因表达信息，包括已知基因和未知转录本。
因此，RNA测序技术在表达谱分析中被广泛应用。
在表达谱分析中，差异表达分析是一个非常重要的研究内容。
差异表达分析是指对不同样本中的基因表达水平进行比较和统计分析，以确定哪些基因在不同样本中表达有显著差异。
常用的差异表达分析方法包括t检验、ANOVA和负二项分布等。
这些方法能够识别出潜在的差异表达基因，从而揭示参与特定生物学过程或疾病发生机制的关键基因。
除了差异表达分析外，生物信息学中的表达谱分析技术还可以进行聚类分析和功能富集分析。
聚类分析是一种将样本或基因按照其表达水平进行分类的方法。
通过聚类分析可以划分出具有相似表达模式的基因或样本群体，并揭示出不同基因或样本之间的相关性。
功能富集分析是根据差异表达基因的富集情况来推断参与特定生物学过程或调控模块的功能类别。
生物信息学中的基因表达谱分析
生物信息学中的基因表达谱分析基因表达谱分析是生物信息学领域中常用的方法，用于研究基因在不同条件下的表达水平和模式。
通过分析基因在组织、器官、细胞或生物体中的表达谱，可以深入了解基因功能、调控机制以及与疾病发生发展的关系。
本文将介绍基因表达谱分析的常见方法和应用，并探讨其在生物医学研究中的作用。
基因表达是指基因通过转录和翻译过程产生的编码蛋白质的过程。
在生物体的不同组织和细胞中，不同基因的表达水平是有差异的。
基因表达谱是指基因在特定条件下的表达水平和模式。
通过对基因表达谱的研究，可以了解到基因在特定组织、器官或状态下的功能和调控机制。
基因表达谱分析的方法主要包括实验和计算两个层面。
在实验层面，基因表达谱分析的常见方法包括RNA测序、DNA芯片和实时定量PCR等。
RNA测序是一种直接测量不同基因在细胞或组织中表达水平的方法。
通过测序技术，可以获取到RNA序列的信息，进而推断出基因的表达水平。
RNA测序技术的应用范围广泛，可用于研究基因的转录调控和差异表达，以及发现新的转录本和非编码RNA等。
DNA芯片是一种间接测量基因表达水平的方法。
它通过将不同基因的DNA序列固定在玻璃片或硅片上，再将待测物的RNA经标记后杂交到DNA芯片上，通过检测标记的信号强度来推断基因的表达水平。
实时定量PCR是一种高灵敏度、高特异性的测量单个基因表达水平的方法。
它通过引物和荧光探针的特异性杂交，结合PCR反应实时监测技术，可以定量测量目标基因的RNA 量。
实时定量PCR广泛应用于基因的表达差异、时间序列和剪接变异等研究。
在计算层面，基因表达谱分析的常见方法包括差异表达分析、聚类分析和功能富集分析等。
差异表达分析用于比较不同条件下的基因表达差异，常用的方法包括t检验、方差分析和贝叶斯统计等。
通过差异表达分析，可以找到在不同条件下显著差异表达的基因，进一步研究其功能和调控机制。
聚类分析是将基因或样本按照表达谱的相似性进行分组的方法。
基因表达谱的分析和解读
基因表达谱的分析和解读基因表达谱是指生物体内基因在特定环境或状态下的表达情况的记录，是基因组学、分子生物学和计算生物学的交叉学科。
目前，随着高通量测序技术和计算能力的迅猛发展，基因表达谱分析逐渐成为生命科学研究的重要领域。
一、基因表达谱的分析1、测定基因表达谱基因表达谱的测定主要有两种方法：芯片技术和转录组测序。
芯片技术是通过制备特定的DNA探针，然后将其固定到芯片表面，用于检测样品中的RNA，可以同时检测几百万个基因。
转录组测序则是通过高通量测序技术，对RNA进行测序，可以获取到全基因组的表达信息。
两种方法具有互补性，可以提供更为全面的基因表达谱信息。
2、处理基因表达谱数据分析基因表达谱数据的主要任务是将大量的原始数据转化为可解释和可视化的结果。
常用的数据处理方法包括以下几个步骤：（1）数据归一化：由于样品之间的RNA浓度和RNA种类的差异，需要进行数据归一化，以消除这些技术差异。
（2）差异分析：根据生物实验的目的，选择适宜的分析方法，比较不同样品在基因表达水平上的差异。
（3）聚类分析：聚类分析可以将相似的基因表达谱分为一组，便于发掘潜在的基因功能和作用途径。
二、基因表达谱的解读1、生物信息学分析基因表达谱数据的解析和生物信息学密切相关。
常见的生物信息学分析包括基因富集分析、通路富集分析和功能注释分析。
基因富集分析是通过将基因表达谱中显著性差异的基因与特定的基因功能数据库相比较，来鉴定具有显著富集的通路和生物过程。
通路富集分析则是将差异基因与已知通路或生物过程相匹配，以确定哪些通路或过程与表型变化相关。
2、机器学习方法机器学习是一种人工智能的分析方法，目的是从数据中挖掘模式和规律。
基于机器学习的基因表达谱分类方法可以将样本分为不同的亚型或状态，以进一步理解基因表达谱的生物学意义。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
机器学习方法通常需要多个数据集的共同验证，以确保分析的稳健性和可靠性。
表达谱
对于基因表达谱数据的分析是生物信息学的研究热点和难点。
转化为数学问题，分析任务是从数据矩阵 M 中找出显著性结构，结构类型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。
对基因表达谱数据的分析是数据挖掘问题，所采用的方法包括通过可视化进行探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）、描述建模 (descriptive modeling) 、分类、聚类、回归和机器学习等。
基因表达谱分析所采用的常用方法是聚类，其目的就是将基因分组。
从数学的角度，聚类得到的基因分组，一般是组内各成员在数学特征上彼此相似，但与其它组中的成员不同。
从生物学的角度，聚类分析方法所隐含的生物学意义或基本假设是，组内基因的表达谱相似，它们可能有相似的功能。
然而，产物有相同功能的编码基因（例如对其它蛋白质有磷酸化作用），不一定共享相似的转录模式。
相反，有不同功能的基因可能因为巧合或随机扰动而有相似的表达谱。
尽管有许多意外的情况存在，大量功能相关的基因的确在相关的一组条件下有非常相似的表达谱，特别是被共同的转录因子共调控的基因，或者产物构成同一个蛋白复合体，或者参与相同的调控路径。
因此，在具体的应用中，可以根据对相似表达谱的基因进行聚类，从而指派未知基因的功能。
聚类分析是模式识别和数据挖掘中普遍使用的一种方法，是基于数据的知识发现的有效方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。
聚类分析是一种无监督学习方法，不需要任何先验领域知识，它根据数学特征提取分类标准，对数据进行分类，这种数学特征的例子有统计平均值、相关系数、协方差矩阵的本征值及本征向量等。
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。
8.4.1 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。
基因表达谱的分析与应用
基因表达谱的分析与应用基因表达谱是指在特定的生理和疾病状态下，细胞内不同基因的表达量。
它记录了一个细胞或组织中基因表达的整体情况，并反映了这个细胞或组织所处的状态。
近年来，随着DNA芯片技术的发展和大数据分析方法的不断更新，基因表达谱已成为了生物学、医学等研究领域的重要工具之一。
本文将从基因表达谱的原理及其分析方法、在医学领域中的应用等方面进行探讨。
一、基因表达谱的原理人体内的每一个细胞都包含相同的基因序列，但在不同的时间和空间中，各基因是否表达以及表达的水平都是不一样的。
基因表达谱通常由DNA芯片技术获得，DNA芯片是一种高密度的固相芯片，上面固定了数千至数百万个不同的DNA探针，用于检测样品中mRNA的表达量。
通过将细胞或组织中的mRNA荧光标记后杂交到DNA芯片上，利用荧光信号检测出不同探针的信号强度，得到基因表达量的信息。
二、基因表达谱的分析方法1、差异基因分析差异基因分析是基于不同条件下的基因表达谱数据，找出表达量差异显著的基因。
在疾病的机制研究中，可以将正常组织与被检测组织的基因表达谱进行对比，找出在疾病状态下存在显著差异的基因。
该方法常用于发掘分子标志物、疾病发生机制研究以及药物作用机制的研究等方面。
2、基因功能注释基因功能注释是将差异表达基因的生命学信息进行分类、整合和分析，以发现基因的生物学功能及其网络关系。
这项工作常常将基因表达谱数据与对基因的生物学注释进行比对，以验证差异表达的基因是否具有特殊的生物学含义，从而有针对性地深入研究。
3、基因集富集分析基因集富集分析是将差异表达分析结果中的基因按其生物学功能和通路进行分类，再与基因注释数据库中的通路进行比较，检测差异表达基因是否与特定通路、过程、功能相关。
三、基因表达谱在医学上的应用1、疾病标志物的筛选基因表达谱作为一种高通量技术，能大规模地筛选疾病标志物。
通过对不同疾病状态下的基因表达谱进行分析，能够找到在疾病发生和发展过程中特异的基因表达变化，从而寻找到新的疾病标志物，弥补传统生物化学方法的缺陷。
分子表达谱
分子表达谱分子表达谱（molecular expression profile）是指对某种组织或细胞中的基因、蛋白质或代谢物等分子进行量化分析，从而得到这些分子的表达情况及其分布规律的一种分子学技术。
近年来，随着高通量测序技术、质谱技术和生物芯片技术等的不断发展，分子表达谱已经成为生命科学、医学、农业和环境科学等领域的重要研究手段之一。
一、分子表达谱的研究对象1.基因表达谱基因表达谱是指在一定条件下，组织、细胞和生物体中的基因在转录水平上的表达情况和数量，即基因型（genotype）与表型（phenotype）之间的关系。
通过基因表达谱的研究，可以深入了解基因调控、信号转导、代谢通路等方面的机制，也可以用于疾病诊断和治疗等领域的研究。
2.蛋白质表达谱蛋白质表达谱是指在一定条件下，组织、细胞和生物体中的蛋白质种类、数量和分布情况。
与基因表达谱相比，蛋白质表达谱更加直接反映细胞机制和功能特点，因为蛋白质是实现大多数细胞功能的重要分子。
蛋白质表达谱的研究对生殖、免疫、癌症等领域的研究具有重要意义。
3.代谢物表达谱代谢物表达谱是指在一定条件下，组织、细胞和生物体中的代谢产物种类、数量和分布情况。
代谢物表达谱可以帮助科学家了解代谢途径和代谢产物之间的关系，以及代谢与疾病的关系。
代谢物表达谱也可以用于农业领域的研究，了解植物的生长和发育规律、植物代谢物在环境适应过程中的作用。
二、分子表达谱技术的发展随着现代分子生物学技术的不断发展和完善，分子表达谱技术也日臻成熟。
目前已经常用的技术包括：1.微阵列技术（microarray）微阵列技术是指将多种DNA或RNA序列固定在基板上，再用待测物质进行杂交反应，最终通过染色或荧光等方法检测样品中对特定序列的亲和力或结合程度。
微阵列技术可以同时分析数千个基因或DNA序列的表达谱，因此应用广泛。
2.基于生物信息学的RNA测序技术（RNA-Seq）RNA-Seq技术是指通过高通量测序技术获得样品中不同基因的转录本，从而得到RNA分子的表达信息。
基因表达谱的分析与功能注释
基因表达谱的分析与功能注释基因表达谱是指特定时期或组织中基因的转录水平。
新一代高通量测序技术的发展，已经让很多实验室都能够利用RNA-seq技术获取准确和可靠的基因表达数据，从而对基因功能进行深入的理解和研究。
本文将简要介绍如何分析基因表达谱和进行功能注释。
1. 基因表达谱的处理与分析在RNA-seq实验中，RNA被提取，转录本被建库，建库后的测序产生了巨量的短读序列。
在确定了这些短序列与参考基因组的匹配后，就可以得到每个基因的表达水平。
这些表达谱数据可以被进一步用于聚类分析、差异表达分析和富集分析等操作。
1.1 聚类分析聚类分析（Cluster Analysis）是将一组数据分成若干个类别的过程。
聚类分析可以用于基因表达谱数据的分析，目的是寻找在特定条件下调节一起的基因。
聚类算法通常可以分为两大类：层次聚类法和K-means聚类法。
层次聚类法是一种自下而上的层次聚类法。
它最常见的方法是采用离差平方和或相关系数来计算组内差异，以此来评估每个类之间的距离或相似度。
由于聚类算法的不同，层次聚类法还可以分为分枝聚类（Dendrogram Clustering）和BIRCH与其派生算法。
而K-means聚类法是将数据点分成K个簇的聚类方法。
其过程主要是将空间上离得近的点放在同一个簇中，将最靠近的k个点聚在一个点周围形成一个簇。
1.2 差异表达分析差异表达分析（Differential Expression Analysis）是指通过比较不同条件下的基因表达水平，找出那些显著的差异基因。
在RNA-seq中，由于基因表达水平的差异很大，因此采用了EdgeR、DESeq和limma等差异分析算法。
其中，edgeR采用定量的基因表达和小样本推断，可以为核心数据提供最强的统计方法。
而DESeq 则更适用于中等规模数据的分析。
limma可以应用于大量的基因表达数据分析，包括微阵列和RNA-seq。
1.3 富集分析富集分析（Enrichment Analysis）是针对基因表达谱数据分析中的一种常用方法，旨在确定在差异表达基因与全基因组之间是否有显着的聚集。
基因组织表达谱
基因组织表达谱
基因组织表达谱（Gene Tissue Expression Profile）是指在不同组织或细胞类型中，基因的表达水平及其变化情况的系统性记录。
这种表达谱可以通过高通量测序技术（如RNA-Seq）获得，也可以通过其他分子生物学技术（如定量PCR、微阵列分析等）来构建。
基因组织表达谱是了解基因在生物体中功能的重要工具，它可以帮助科学家们研究基因表达的特异性、组织发育、疾病发生机制以及基因调控网络。
一、基因组织表达谱的数据分析通常包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：包括质量控制、归一化、标准化和去除噪音等，以确保数据的准确性和可比性。
2. 差异表达分析：比较不同组织或细胞类型中基因表达水平的差异，识别显著差异表达的基因。
3. 聚类分析：根据基因表达谱的相似性，将基因或样本分为不同的类别，以揭示潜在的生物学功能或状态。
4. 功能富集分析：将差异表达基因与已知的生物学过程、通路或分子功能进行关联，以发现这些基因的潜在功能。
5. 遗传调控网络分析：构建基因调控网络，分析基因之间的相互作用和调控关系。
二、基因组织表达谱的研究对于多个领域都具有重要意义，例如：
基础生物学研究：了解基因在不同组织和发育阶段的表达模式，揭示基因的生物学功能。
遗传育种：通过分析作物在不同环境条件下的基因表达谱，筛选出耐逆性强的品种，提高作物产量。
医学研究：研究疾病状态下基因表达的变化，发现新的治疗靶点，为疾病的诊断和治疗提供依据。
生物信息学：开发新的数据分析方法和工具，提高基因表达谱分析的准确性和效率。
随着测序技术的发展和生物信息学工具的不断完善，基因组织表达谱的研究将在生物医学研究中发挥越来越重要的作用。
基因表达谱
基因表达谱基因表达谱是一种系统性研究，利用分子生物学技术，研究不同基因是如何表达的，从而探索基因表达规律及其对生物存在的重要影响。
它是现代生物学的基础，为解释生命现象提供了重要参考。
基因表达谱的建立是分子生物学的重要任务之一，在过去的几十年中得到了很大的突破。
基因表达谱的研究不仅揭示了基因如何调控彼此之间的表达量以及如何响应外界刺激，而且给出了每个基因表达量的精确数据，为我们理解基因表达调控过程提供了重要的研究信息。
研究基因表达谱的方法有许多，其中最常用的方法是定量PCR （qPCR）和DNA微阵列技术（简称DNA阵列技术）。
定量PCR是一种可以定量检测特定基因表达量的实验方法，它可以检测出微量的物质，并可以进行定量比较。
DNA阵列技术是一种把多个基因同时检测的技术，能够同时检测数千个基因的表达量，这种技术可以检测出多个基因表达量的变化，可以给出完整的基因表达谱。
基因表达谱的研究为生物学的发展提供了重要的支持。
它不仅给生物学的研究提供了一个重要研究视角，也为我们了解基因在生物体内的表达谱提供了有价值的定量数据。
例如，基因表达谱研究可以帮助我们了解基因及其调控机制，从而为病理生理研究以及药物筛选提供重要的信息，如抗病毒药物的研发、癌症治疗的设计等。
同时，基因表达谱的研究也极大地促进了生物计算和数据分析领域的发展。
由于基因表达谱研究得到了大量高质量的基因数据，生物信息学家可以使用这些数据进行模式建构和数据挖掘，从而帮助我们更深入地了解基因表达调控机制，以及基因如何影响细胞及机体间的各个层次。
总之，基因表达谱研究是现代生物学的一个重要组成部分，其研究成果在细胞、分子及系统生物学研究中都起着重要的作用。
未来，基因表达谱的研究仍将继续发展，并在多种领域发挥越来越重要的作用，为更好的了解生命的规律，营造人类健康的环境提供重要的支持。
单细胞基因表达谱
单细胞基因表达谱
单细胞基因表达谱，是指对单个细胞进行基因表达的分析，了解每个细胞在不同时间点或条件下基因的表达水平和模式。
单细胞基因表达谱主要通过单细胞RNA测序技术实现。
这种技术可以将单个细胞中的mRNA 捕获和测序，从而得到每个细胞中基因的表达水平信息。
通过单细胞基因表达谱的分析可以：-突破传统细胞群体平均的限制，揭示细胞个体之间的细微差异。
-识别并定义不同类型的细胞，揭示细胞分化和发展的过程。
-研究细胞激活、转录调控、信号传导等生物学过程。
-解析疾病的发生机制，研究病程中不同细胞群体的变化。
通过单细胞基因表达谱分析，可以得到大量的数据，需要利用生物信息学方法对数据进行处理和分析，进行细胞类型聚类、差异基因分析、信号通路预测等，从而获得对细胞群体和细胞个体的深入理解。
单细胞基因表达谱的应用领域广泛，涵盖了生命科学的各个方向，例如发育生物学、免疫学、肿瘤学、神经科学等。
通过单细胞基因表达谱的研究，我们可以更全面、详细地了解细胞内基因表达的动态变化，揭示细胞功能和调控的奥秘，为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
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对于基因表达谱数据的分析是生物信息学的研究热点和难点。
转化为数学问题，分析任务是从数据矩阵 M 中找出显著性结构，结构类型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。
对基因表达谱数据的分析是数据挖掘问题，所采用的方法包括通过可视化进行探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）、描述建模 (descriptive modeling) 、分类、聚类、回归和机器学习等。
基因表达谱分析所采用的常用方法是聚类，其目的就是将基因分组。
从数学的角度，聚类得到的基因分组，一般是组内各成员在数学特征上彼此相似，但与其它组中的成员不同。
从生物学的角度，聚类分析方法所隐含的生物学意义或基本假设是，组内基因的表达谱相似，它们可能有相似的功能。
然而，产物有相同功能的编码基因（例如对其它蛋白质有磷酸化作用），不一定共享相似的转录模式。
相反，有不同功能的基因可能因为巧合或随机扰动而有相似的表达谱。
尽管有许多意外的情况存在，大量功能相关的基因的确在相关的一组条件下有非常相似的表达谱，特别是被共同的转录因子共调控的基因，或者产物构成同一个蛋白复合体，或者参与相同的调控路径。
因此，在具体的应用中，可以根据对相似表达谱的基因进行聚类，从而指派未知基因的功能。
聚类分析是模式识别和数据挖掘中普遍使用的一种方法，是基于数据的知识发现的有效方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。
聚类分析是一种无监督学习方法，不需要任何先验领域知识，它根据数学特征提取分类标准，对数据进行分类，这种数学特征的例子有统计平均值、相关系数、协方差矩阵的本征值及本征向量等。
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。
8.4.1 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、点积、相关系数（ correlation coefficient ）、互信息（ mutual information ）等。
假设两个基因表达谱分别为X = （x 1 ,x 2 ,…,x m ）和Y = （y 1 ,y 2 ,…, y m ） , 距离函数 d( X ，Y ) 必须满足如下条件：d( X ，Y ) ≧ 0d( X ，Y ) = d( Y ，X )d( X ，Y ) = 0 if X = Yd( X ，Y ) ≦ d( X ，Z ) + d( Z ，Y )欧氏距离（ Euclidean distance ）是一个通常采用的距离定义，它是在 m 维空间中两个点之间的真实距离，两个基因表达谱之间的欧氏距离计算公式如下：(8-15)相关系数也是常用的相似性度量函数，计算公式如下：(8-16)(8-17)其中，G offset是G的各分量的均值，是标准方差。
用上述两种相似性度量，可以找出表达谱相似或者变化趋势相同的基因，如图 8.2(a) 、 (b) 所示。
欧氏距离、相关系数可以反映基因之间的共表达关系，两个基因表达谱间的距离小于给定的阈值或相关系数大于某个给定的阈值，就可以认为它们之间是共表达的。
距离和相关系数之间存在关联，在具体应用时，可以根据需要进行转换。
距离和相关系数反映的都是基因表达谱之间的相似性，这种相似性反映了基因的共表达行为，而基因的行为是复杂的，它们之间存在调控和被调控的关系，或者存在调控链，例如基因 A 调控 B ， B调控 C ，调控还有正性调控和负性调控之分。
对于这些调控关系，它们的表达谱往往是不相似的，或者存在时延、或者存在反相，而基因表达的幅度也可能不相等。
如何从数据中发现这些复杂的基因关系呢？互信息可能是一种有用的度量指标，其定义如下 :MI （ X ， Y ） =H （ X ） +H （ Y ） -H （ X ， Y ）(8 -18)(8-19)MI (X,Y) 是向量 X 和 Y 的互信息， H （ X ）， H(Y) 分别是 X 和 Y 的熵， H(X,Y) 是向量 X,Y 的联合熵。
归一化互信息 NMI 定义如下：NMI （ X ， Y ） = MI （ X ， Y ） /max[H （ X ）， H （ Y ） ] (8-20)NMI 独立于单个信息熵，抓住了模式上的相似性。
互信息聚类分析没有规则上的约束，不象欧氏距离。
目前，还没有理论来指导如何选择最好的相似性度量，也许一个“正确”的距离在表达模式空间是不存在的，选择何种度量函数依赖于我们要解决的问题。
8.4.2 聚类方法对于基因表达谱的聚类问题，由于目前对基因表达的系统行为了解得不全面，没有聚类的先验知识，所以通常采用无监督学习方法。
在基因表达数据分析方面，层次式聚类、 K 均值、自组织映射神经网络在应用中是常用的方法。
下面主要介绍这几种常用的聚类方法，并简单介绍一些其它方法。
8.4.2.1 简单聚类假设有G个基因，它们的表达谱分别用向量表示为。
令任意一个基因的表达向量为第一个聚类的中心 , 假设选择。
然后计算到的距离D21，如果D21大于给定的阈值T，则说明不属于第一类，应该分到另外的类。
在这种情况下，建立一个新的聚类中心；如果D21小于阈值T，则将分到第一类中。
接着处理其它基因，在处理第 i 个基因时，首先计算该基因的表达谱与现有各类中心的距离，假设与第 j 类的距离D ij最小，并且D ij<T，则将基因 i 分配到第 j 类；否则生成一个新类，该类的中心为第 i 个基因的表达向量。
简单聚类算法的结果与第一个聚类中心的选择、基因的顺序、阈值 T 以及基因表达谱在其空间的分布有关。
该方法对于给定的一组基因表达数据模式进行初步分类提供了一种快速的算法。
8.4.2.2 层次聚类法层次聚类法，在统计分析中也称为系统聚类法，原理和算法与第 6 章所介绍的系统发生树连锁构造方法类似，所不同的只是将所分析的数据由生物分子序列换成了这里的基因表达谱。
该方法在基因表达谱聚类分析中是常用方法，它的优点是容易理解和实现，所得到的结果以树状图的形式表示，可以直观地观察基因之间的相互关系，尤其是类与类之间的关系。
但是，基因表达谱的数量很多，往往要多于系统发生树分析时的物种数量，而且基因之间相互关系的信息也没有物种之间的多，所以，对聚类结果的后续分析要比系统发生树分析复杂得多。
对于表达谱聚类的结果还需要进一步分析基因的功能或者基因的序列特征，一般通过剪枝得到分类结果，而剪枝的过程往往带有更多的主观性，这会导致丢失一些重要的信息或包括一些无关的信息。
此外，在构建基因表达谱聚类树时，已被合并的向量不再参与以后的分类，这会导致聚类结果与向量的次序有关，所以被认为是一种局部最优解的方法。
8.4.2.3 K 均值聚类K 均值聚类在数据划分上不考虑类的分层结构问题，该算法使待聚类的所有向量到聚类中心的距离的平方和最小，这是在误差平方和准则的基础上得到的。
K 均值聚类算法如下：(1) 任意选取 K 个基因表达谱向量作为初始聚类中心Z1 , Z2,…, Z k，在没有先验知识的情况下，一般选择前 K 个基因。
(2) 对所有的基因表达谱向量进行反复迭代计算。
在第l 次迭代过程中，如果则将 X 所代表的基因归于第 j 类。
(3)经过一次迭代计算后，聚类中心可能发生变化，因此需要重新计算 K 个新聚类中心：（8-21）其中f j(l) 为第l 次迭代中第j个聚类的基因集合，N j为该集合中基因的个数。
(4)对于所有的聚类中心，如果Z j (l+1)= Z j (l)(j=1,2,…,K) ，则迭代结束，得到最后的聚类结果；否则转第 2 步，继续进行迭代计算。
聚类中心的个数 K 、初始聚类中心的选择、基因排列的顺序以及基因表达谱数据的分布影响聚类的结果，当基因表达谱类别之间分离较远时，该算法可以取得令人满意的聚类分析结果。
8.4.2.4 自组织映射神经网络人工神经网络技术在模式识别方面有着独特的优势，神经网络能够进行非线性数据处理，发现复杂的数据关系，其中，自组织映射神经网络（ Self-Organizing Map ， SOM ）可以对模式数据进行自动聚类。
自组织特征映射是 Kohonen 在 1990 年提出的类似大脑思维的一种人工神经网络方法，它是一种竞争学习算法，可以被认为是一种从 N 维模式空间各点到输出空间少数点的映射。
这一映射由系统本身完成，没有外部的监督，即聚类是以自组织的方式实现的。
SOM 采用无教师学习训练，训练完成后，分类信息存储在网络各节点连接权值向量中，与权值向量相似的输入向量将分为一类。
SOM 包括一维和二维模型，二维 SOM 也称为 KFM(Kohonen Feature Mapping) 。
它们的区别在于 KFM 考虑邻近神经元的相互作用，即获胜神经元对周围神经元由于距离的不同会产生不同的影响。
KFM 的结构如图 8.3 所示，输入网络的是一个 n 维向量的所有 n 个数值，输出单元呈二维排列，个数为p × p, 输入层与输出层的各单元之间是全连接的，并用 W 表示连接权重。
KFM 的学习过程就是对所有的 G 个样本向量进行迭代学习，直到权值 W 的变化小于某一个确定的阈值或迭代达到一定的次数。
测试过程比较简单，对于每一个样本向量，计算其获胜神经元，输出单元相同的样本向量属于同一类。
虽然 KFM 有学习过程，但是可以看到这种学习是从所有的样本中自动获取特征，没有教师的参与，因此称为无监督的学习方法。
Kohonen 认为，神经网络中邻近的各个神经元通过侧向交互作用彼此相互竞争，自适应地发展成检测不同信号的特殊检测器。
该思想来自于大脑神经元的特性，即大脑皮层的神经元成二维空间排列，不同区域分工不同，各自对输入模式的不同特征敏感，神经元之间存在信息交互，主要是侧向交互，即某个经元对周围神经元之间存在由近到远的不同的影响作用，而不是简单的侧抑制作用。
对邻近神经元的交互作用函数有巴拿马草帽型（公式 8-22 ）或矩形型（公式 8-23 ）。
（8-22）（8-23）其中d cj是输出单元c与邻近单元j之间在神经元平面上的距离， R 是交互作用半径。
KFM 的学习过程如下：学习过程可以采用从全局到局部的策略。
采取这种策略时，学习初期可设定较大的交互作用半径 R ，随着学习过程的不断推进，逐步减小 R ，直至不考虑对邻近单元的影响。
邻域的形状可以是正方形或者圆形。