Nya framsteg inom DNA-mikroarray-teknik gör det möjligt att mäta det samtidiga genuttrycket av tusentals gener under flera experimentella betingelser [1]. Denna teknik har en betydande inverkan på genomiska och postgenomiska studier. Sjukdomsdiagnos, läkemedelsupptäckt och toxikologisk forskning drar nytta av mikroarray-tekniken. Ett viktigt steg i analysen av genuttrycksdata är upptäckt av prover eller gengrupper med liknande uttrycksmönster. Den korrekta klassificeringen av tumörer är nödvändig för en framgångsrik diagnos och behandling av cancer. Ett av de problem som är förknippade med cancertumörklassificering är identifiering av okända klasser med hjälp av genuttrycksprofiler. Kluster är ett grundläggande tillvägagångssätt för upptäckt av genuttryck. Vissa lösningar för systematisk utvärdering av klustrens kvalitet har nyligen föreslagits [2]. Dessutom är förutsägelsen om det korrekta antalet kluster ett kritiskt problem i oövervakade klassificeringsproblem [3]. Tre kluster- och två valideringsalgoritmer användes för två cancertumördataset. Nya studier bekräftar att det inte finns någon universell mönsterigenkännings- och klustermodell för att förutsäga molekylära profiler för olika datauppsättningar. Det är därför lämpligt att inte förlita sig på en enda kluster- eller valideringsmetod, utan att tillämpa en rad olika metoder. Därför kan en kombination av dessa metoder med framgång användas för att uppskatta antalet kluster. Det har visats att dessa metoder kan stödja förutsägelsen av optimal partition och beräkningsdiagnos. En vägd röstteknik användes för att förbättra förutsägelsen av antalet kluster baserat på olika data mining tekniker. De metoder som används i denna forskning kan bidra till valideringen av klusterresultat och uppskattningen av antalet kluster. Resultaten visar att denna uppskattningsmetod kan utgöra ett effektivt verktyg för att stödja biomedicinska kunskapsupptäckter och tillämpningar inom hälso- och sjukvården. [1] Eisen M.B., Spellman P.T., Brown P.O., Botstein D.: Klusteranalys och visning av genom-breda uttrycksmönster.
Antalet kluster i cancertumördata uppskattas av Bolshakova et al. Hoppa över det.
Estimating the Number of Clusters in DNA Microarray Data
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}