geneMap的SomMatlab代码：基因图

简介：
GeneMap的SomMatlab代码用于构建和分析基于自组织映射（SOM）技术的基因图。该工具适用于处理大规模基因表达数据集，能够揭示复杂的生物分子关系模式。 这段文本描述了使用Matlab实现的自组织图（SOM）代码以处理HGDPSNP基因分型数据的过程。与其它降维方法相比，可以参考L. van der Maaten的Matlab降维工具箱。 原始数据来自斯坦福大学的人类基因组多样性项目，包含1043个样本和660,918个特征，并经过预处理减少到仅映射至样本空间。进一步降低维度可以通过主成分分析（PCA）实现。关于数据预处理的详细信息包括如何处理缺失值以及两个等位基因的信息。 算法按照T. Kohonen建议的标准批次排序和收敛阶段进行设置，默认参数也根据其MATLAB自实施图的实现与应用中的指导设定。代码分为主要两部分，首先是权重排序视频跟踪，在运行过程中生成的结果展示了投影到前两个主成分上的SOM网格映射数据图像。 训练后的数据被映射至网络节点，并按照地区和国家/人口进行区分样本展示。下一步计划是减少步骤并结合使用k-means更新的SOM更新方法，以及在训练期间将节点适应性地添加到地图上。此外，还考虑了将其映射到曲面而非网格节点上的六角形连通性（？）。最后提到的是实施代表性的比较参考文献Al-Oqaily＆Kennedy2008。 可视化示例包括PCA东北电力公司SOM关于区域的展示。