Motivering: Bipackning av transkriptomiska data grupperar gener och prover samtidigt. Det växer fram som ett standardverktyg för att extrahera kunskap från genuttrycksmätningar. Vi föreslår ett nytt generativt tillvägagångssätt för biclustering som kallas "FABIA: Factor Analysis for Bicluster Acquisition". FABIA är baserat på en multiplikativ modell, som står för linjära beroenden mellan genuttryck och tillstånd, och fångar också tungatailed distributioner som observerats i verkliga transkriptomiska data. Den generativa ramen gör det möjligt att använda väl underbyggda modell urvalsmetoder och att tillämpa Bayesian tekniker. Resultat: På 100 simulerade dataset med kända riktiga, artificiellt implanterade bikluster, FABIA klart överträffade alla 11 konkurrenter. På dessa datauppsättningar kunde FABIA separera falska biclusters från verkliga biclusters genom att rangordna biclusters efter deras informationsinnehåll. FABIA testades på tre mikroarray dataset med kända subclusters, där det var två gånger den bästa och en gång den näst bästa metoden bland de jämfört biclustering metoder. Tillgänglighet: FABIA finns som ett R-paket på Bioconductor
Faktoranalys för biklusterförvärv (FABIA) REF baseras på en statistisk metod, som studerar variabiliteten mellan variabler (gener) enligt ett potentiellt lägre antal oobserverade variabler som kallas faktorer.
FABIA: factor analysis for bicluster acquisition
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}