Bakgrund: DNA-mikroarrayer, som bestämmer uttrycksnivåer av tiotusentals gener från ett prov, är ett viktigt forskningsverktyg. Den mängd data de producerar kan dock utgöra ett hinder för tolkningen av resultaten. Klustra generna på grundval av likheten av deras uttryck profiler kan förenkla data, och potentiellt ger en viktig källa till biologisk inferens, men dessa metoder har inte testats systematiskt på dataset från komplexa mänskliga vävnader. I detta dokument används fyra klustermetoder, CRC, k-means, ISA och memisa, på tre hjärnuttrycksdata. Resultaten jämförs med hastighet, gentäckning och GO-anrikning. Effekterna av att kombinera de kluster som produceras genom varje metod bedöms också.
Richards och Al. REF jämförde resultaten av fyra klusteralgoritmer, nämligen CRC, k-means, ISA, och memisa på datauppsättningar av mikroarray hjärnuttryck.
A comparison of four clustering methods for brain expression microarray data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}