Bikluster har erkänts som en anmärkningsvärt effektiv metod för att upptäcka lokala temporal uttrycksmönster och upplösa potentiella regleringsmekanismer, avgörande för att förstå komplexa biomedicinska processer, såsom sjukdomsprogression och läkemedelsrespons. I detta arbete föreslår vi en klassificeringsmetod baserad på metabikluster (en uppsättning liknande bikluster) som tillämpas på prognostiska förutsägelser. Vi använder verkliga kliniska uttryck tidsserier för att förutsäga svar av patienter med multipel skleros på behandling med Interferon-β. Jämfört med tidigare tillvägagångssätt är de främsta fördelarna med denna strategi att resultaten kan tolkas och att datadimensionaliteten minskar på grund av att de är ojämnt fördelade. Detta skulle göra det möjligt att identifiera de gener och tidpunkter som är mest lovande för att förklara olika typer av responsprofiler, enligt klinisk kunskap. Vi bedömer inverkan av olika oövervakade och övervakade diskretiseringstekniker på klassificeringsnoggrannheten. De experimentella resultaten visar att användningen av dessa diskretiseringsmetoder i många fall förbättrar klassificeringsnoggrannheten jämfört med användningen av de ursprungliga egenskaperna.
Andre V. Carreiro m.fl. REF analyserar inverkan av olika oövervakade och övervakade diskretiseringsmetoder på klassificeringsnoggrannheten.
Towards a Classification Approach using Meta-Biclustering: Impact of Discretization in the Analysis of Expression Time Series
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Integrative Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}