Allt fler metoder finns tillgängliga för att hitta funktionella genomiska kluster i RNA-uttrycksdata. Vi beskriver en teknik som beräknar omfattande parvis ömsesidig information för alla gener i en sådan datauppsättning. Ett samband med en hög ömsesidig information innebär att en gen är icke-slumpmässigt associerad med en annan; vi tror att detta innebär att de två är relaterade biologiskt. Genom att välja en tröskel ömsesidig information och använda endast associationer vid eller över tröskeln, visar vi hur denna teknik användes på en offentlig datamängd 79 RNA uttryck mätningar av 2.467 gener för att konstruera 22 kluster, eller Relevance Networks. Den biologiska betydelsen av varje relevant nätverk förklaras.
Butte och Kohane REF beskrev en teknik för att hitta funktionella genomic kluster i RNA uttrycksdata genom att beräkna entropy av genuttryck mönster och den ömsesidiga informationen mellan RNA uttrycksmönster för varje par av gener.
Mutual information relevance networks: functional genomic clustering using pairwise entropy measurements
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}