Vi föreslår en ny halvövervakad klustermetod kallad GO Fuzzy c-means, som möjliggör samtidig användning av biologisk kunskap och genuttrycksdata i en probabilistisk klusteralgoritm. Vår metod är baserad på de fuzzy c-means kluster algoritm och använder Gene Ontology annoteringar som förkunskaper för att vägleda processen att gruppera funktionellt relaterade gener. Till skillnad från traditionella klustermetoder är vår metod kapabel att tilldela gener till flera kluster, vilket är en mer lämplig representation av genernas beteende. Två datauppsättningar av jästuttrycksprofiler (Saccharomyces cerevisiae) användes för att jämföra vår metod med andra toppmoderna klustermetoder. Våra experiment visar att vår metod kan producera mycket bättre biologiskt meningsfulla kluster även med användning av en liten andel av Gene Ontology annoteringar. Dessutom visar våra experiment vidare att utnyttjandet av förkunskaper i vår metod kan förutsäga genfunktioner effektivt. Källkoden finns fritt tillgänglig på http://sysbio.fulton.asu.edu/gofuzzy/.
Luis och Al. REF föreslog en ny halvövervakad fuzzy c-means algoritm, som använder Gene Ontology annoteringar som förkunskaper för att vägleda processen att dela upp relaterade gener i grupper.
Fuzzy c-means clustering with prior biological knowledge
{'venue': 'ICEIS (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}