Bakgrund: Även mikroarray genuttryck analys har blivit populär, är det fortfarande svårt att tolka de biologiska förändringar som orsakas av stimuli eller variation av tillstånd. Kluster av gener och associera varje grupp med biologiska funktioner används ofta metoder. Sådana metoder detekterar dock endast partiella förändringar inom cellprocesserna. Häri föreslår vi en metod för att upptäcka globala förändringar inom en cell genom att associera observerade tillstånd av genuttryck med genfunktioner. För att belysa föreningen, introducerar vi en ny funktion urvalsmetod som kallas Least-Squares ömsesidiga information (LSMI), som beräknar ömsesidig information utan densitet estimaion, och därför LSMI kan upptäcka icke-linjära associationer i en cell. Vi visar LSMI:s effektivitet genom att jämföra med befintliga metoder. Resultaten av applikationen till jäst microarray dataset visar att icke-naturliga stimuli påverkar olika biologiska processer, medan andra inte är någon signifikant relation till specifika cellprocesser. Dessutom upptäcker vi att biologiska processer kan kategoriseras i fyra typer enligt svaren från olika stimuli: DNA/RNA-metabolism, genuttryck, proteinmetabolism och proteinlokalisering. Vi föreslog en ny funktion urvalsmetod som kallas LSMI, och tillämpade LSMI för att bryta sambandet mellan förhållanden jäst och biologiska processer genom microarray dataset. Faktum är att LSMI tillåter oss att belysa den globala organisationen av cellulär processkontroll. Framsteg inom mikroarray teknologier gör det möjligt för oss att utforska den omfattande dynamiken i transkription inom en cell. Det nuvarande problemet är att extrahera användbar information från en massiv datauppsättning. Det tillvägagångssätt som främst används är klusterbildning. Klusteranalys avslöjar variationer i genen
Några färska exempel på direkt MI-tillämpning är följande: REF mätte sambandet mellan tillstånd av jäst och biologiska processer genom mikroarray dataset.
Mutual information estimation reveals global associations between stimuli and biological processes
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}