基于降维组合和聚类的新冠病毒基因序列分析
汪政林1
郑茜颖1
陈建森2
郑巧1
1.福州大学物理与信息工程学院 福州 3501082.福建医科大学附属协和医院院感科 福州 350001
摘要：为应对仍在肆虐的新冠,许多研究者对新冠基因序列的进行分析,而聚类分析就是一种有效的分析手段.论文以聚类算法为核心对新冠的基因序列数据进行分析,采用了分步降维和聚类相结合的方式,解决高维的基因序列突变数据不适合直接进行聚类的问题.通过使用两个公共数据集对几种常用的降维和聚类组合后的算法进行训练,选出最佳组合的PCA+UMAP降维及Birch聚类算法,最后将新冠基因序列的突变数据输入算法模型进行分类.同时也进一步分析确定了新冠病毒的S蛋白突变频率很高,S蛋白与该病毒的高感染性密切相关,这和相关研究者所得出的结论一致.
关键词：新冠病毒降维算法聚类算法算法组合
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：福建省科技重点产业引导项目(2020H0007)福建医科大学科研攻关应急项目(2020XJ005)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3174-3178,3219 )
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