Biklusterande algoritmer, som syftar till att ge ett effektivt och effektivt sätt att analysera genuttrycksdata genom att hitta en grupp gener med trendbevarande uttrycksmönster under vissa förhållanden, har utvecklats vida sedan Morgan et al. banade väg för ett arbete om att dela upp en datamatris i submatriser med ungefär konstanta värden. Men identifieringen av allmänna trendbevarande bikluster som är de mest meningsfulla substrukturer som döljs i genuttrycksdata är fortfarande ett mycket utmanande problem. Vi hittade en elementär metod genom vilken biologiskt meningsfulla trendbevarande bikluster lätt kan identifieras från bullriga och komplexa stora data. Grundidén är att tillämpa den längsta gemensamma undersekvensen (LCS) ram för valda par rader i en indexmatris härledd från en ingång datamatris för att lokalisera ett frö för varje bikluster som ska identifieras. Vi testade den på syntetiska och riktiga dataset och jämförde dess prestanda med dagens konkurrenskraftiga biklusterverktyg. Vi fann att den nya algoritmen, som heter UniBic, överträffade alla tidigare biklustersalgoritmer i termer av allmänt använda utvärderingsscenarier utom för BicSPAM på smala bikluster. Den senare var något bättre på att hitta smala biclusters, den uppgift för vilken den var särskilt utformad. Genuttryck mikroarray data mäter uttrycksnivåer av transkriberad mRNA och arrangeras i en matris där gener motsvarar rader och experimentella förhållanden (prov) till kolumner. Varje post (ett reellt tal) representerar uttrycksnivån för en gen under ett specifikt tillstånd. Behovet av att analysera stora mängder biologiska data, inklusive genuttrycksdata, har drivit utvecklingen av nya data mining (särskilt biclustering) metoder. Till en början undersöktes algoritmer som hierarkisk klusterbildning 1 och k-medelvärden 2 för att identifiera uppsättningar av funktionellt relaterade gener eller tillstånd. Dessa traditionella klustermetoder grupperar vanligtvis gener som uppvisar liknande uttrycksnivåer över alla förhållanden genom att maximera över-kluster variationer eller minimera inom-kluster variationer. Men gener får inte samuttrycka under alla förhållanden. Till exempel kan en cellprocess endast påverka en liten uppsättning gener under vissa betingelser, så att en undergrupp av gener kan samregleras eller samuttryckas under endast en undergrupp av experimentella betingelser. Biologiskt, gener som är samreglerade under en delmängd av experimentella förhållanden uppvisar uttrycksmönster som är trendbevarande, men som kan vara helt annorlunda i värden under dessa förhållanden. Här en genuttryck mönster hänvisar till vektorn av uttryck värden av genen under de specifika betingelserna. Två genuttrycksmönster sägs vara trendbevarande om och endast om deras motsvarande vektorer antingen är ordningsbevarande eller ordningsbevarande. Två vektorer x och y sägs vara ordningsbevarande om och endast om två motsvarande komponenter har samma rang (med avseende på det numeriska värdet) i sina respektive vektorer, och ordningsbevarande om och endast om x och -y (eller motsvarande -x och y) är ordningsbevarande. För allmän tillämplighet får posterna i en rad i en trendbevarande bikluster vara desamma. Tänk på följande exempel. Exempel 1: En trendbevarande bikluster av tre gener under sju betingelser. De första och andra raderna är ordningsbevarande, och de andra två möjligheterna (första och tredje raderna, andra och tredje raderna) är båda ordningsbevarande.
Wang m.fl. REF tillämpar den längsta gemensamma undersekvensramen (LCS) för valda radpar i en indexmatris som härleds från en indatamatris för att lokalisera ett frö för varje bikluster som ska identifieras.
UniBic: Sequential row-based biclustering algorithm for analysis of gene expression data
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}