Bakgrund: Med tillgängligheten av storskaliga uttryck kompendier är det nu möjligt att se egna fynd i ljuset av vad som redan finns tillgängligt och hämta gener med en uttryck profil liknande en uppsättning gener av intresse (dvs. en fråga eller fröuppsättning) för en delmängd av tillstånd. För detta ändamål behövs en frågebaserad strategi som maximalt utnyttjar frögeners samuttrycksbeteende för att vägleda biklustret, men som samtidigt är robust mot förekomsten av bullriga gener i fröuppsättningen som frögener antas ofta, men inte garanterat att samuttryckas i den frågade kompendiet. Därför utvecklade vi ProBic, en frågebaserad biclustering strategi baserad på Probabilistic Relational Models (PRMs) som utnyttjar användningen av tidigare distributioner för att extrahera informationen i utsädessetet. Resultat: Vi tillämpade ProBic i stor skala Escherichia coli compendium för att förlänga delvis beskrivna reguloner med potentiellt nya medlemmar. Vi jämförde ProBics prestanda med tidigare publicerade frågebaserade biklustersalgoritmer, nämligen ISA och QDB, ur perspektivet biklusteruttryckskvalitet, robusthet i resultatet mot bullriga fröuppsättningar och biologisk relevans. Denna jämförelse lär sig att ProBic kan hämta biologiskt relevanta, högkvalitativa bikluster som behåller sina frögener och att det är särskilt starkt när det gäller att hantera bullriga frön. Slutsatser: ProBic är en frågebaserad bikluster algoritm utvecklad i en flexibel ram, utformad för att upptäcka biologiskt relevant, hög kvalitet bikluster som behåller relevanta utsäde gener även i närvaro av buller eller vid hantering av låg kvalitet utsädesset.
Zhao m.fl. REF förbättrar QDB-ramen och utvecklar ProBic, en frågebaserad biklusterstrategi baserad på probabilistiska relationsmodeller för att extrahera högkvalitativa bikluster även i närvaro av buller eller vid hantering av låg kvalitet utsädesset.
Query-based biclustering of gene expression data using Probabilistic Relational Models
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}