Bakgrund: Mikroarrayer har blivit extremt användbara för att analysera genetiska fenomen, men att etablera ett samband mellan mikroarray analysresultat (vanligtvis en lista över gener) och deras biologiska betydelse är ofta svårt. För närvarande är standardmetoden att i efterhand kartlägga resultaten på gennätverken för att belysa de funktioner som störs på banornas nivå. Att på förhand integrera kunskaperna om gennätverken skulle dock kunna bidra till den statistiska analysen av genuttrycksdata och till deras biologiska tolkning. Vi föreslår en metod för att på förhand integrera kunskapen om ett gennätverk i analysen av genuttrycksdata. Tillvägagångssättet är baserat på spektral nedbrytning av genuttrycksprofiler med avseende på eigensfunktionerna i grafen, vilket resulterar i en dämpning av högfrekvenskomponenterna i uttrycksprofilerna med avseende på grafens topologi. Vi visar hur man härleder oövervakade och övervakade klassificeringsalgoritmer för uttrycksprofiler, vilket resulterar i klassificeringar med biologisk relevans. Vi illustrerar metoden med analys av en uppsättning uttrycksprofiler från bestrålade och icke-bestrålade jäststammar. Inbegripet en förkunskaper om ett gennätverk för analys av genuttrycksdata leder till god klassificeringsprestanda och förbättrad tolkningsbarhet av resultaten.
REF föreslog en liknande metod, som först beräknar spektralgrafikstrukturen i ett gennätverk, och sedan använder spektralgrafstrukturen för att jämna ut genuttryck för mikroarray innan den används för provklassificering.
Classification of microarray data using gene networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}