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基因潮8月22日报道:美国科学院院刊《PNAS》近日发表旅美中国学者，德州大学休斯顿分校熊墨淼（Momiao Xiong）等有关基于表达谱基因芯片数据分析用于肿瘤分型的论文，该论文提出的递归区分法（Recursive Partioning）和组合分析方法可能对肿瘤基因组信息学研究和芯片技术产业化运作有着积极意义。 基因组学及DNA微列或芯片技术的发展为疾病的分子诊断提供了广阔的前景。对于人类头号杀手的癌症，其早期准确的诊断尤为重要。传统的癌组织的鉴别分类是建立在组织学及形态学基础上的， 其准确性常受不断改变的组织病理特征的影响。DNA微列或芯片，作为分子诊断的主要手段，对成千上万的基因在不同组织的表达进行跟踪监测，不仅帮助癌组织的鉴别分类，也为研究癌症生物学提供强大的科学依据，成为当代医学及生物学研究及生物技术发展的重要方向。随着其试验技术及仪器的不断改进和基因组数据的急剧增长，现代DNA微列或芯片技术产生的 各种基因表达数据，规模庞大，内容复杂。如何有效地分析利用这些数据成为生物信息学中一挑战性课题。 在该研究中熊等提出用递归区分法（Recursive Partioning）方法分析DNA微列或芯片技术产生的基因表达数据 ，并运用于癌组织的鉴别分型(Zhang等， 2001)。 这种分析法
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