Motivering: Klusteranalys av genomomfattande uttrycksdata från DNA-mikroarray-hybridiseringsstudier har visat sig vara ett användbart verktyg för att identifiera biologiskt relevanta grupperingar av gener och prover. I detta dokument fokuserar vi på flera viktiga frågor relaterade till klusteralgoritmer som ännu inte har studerats fullt ut. Vi beskriver en enkel och robust algoritm för klustring av tidsmässiga genuttrycksprofiler som baseras på det simulerade glödningsförfarandet. I allmänhet garanterar denna algoritm att så småningom hitta den globalt optimala fördelningen av gener över kluster. Vi inför ett iterativt system som gör det möjligt att kvantitativt utvärdera det optimala antalet kluster för varje specifik datamängd. Systemet bygger på standardmetoder som används vid regelbundna statistiska tester. Grundidén är att organisera sökandet efter det optimala antalet kluster samtidigt med optimeringen av distributionen av gener över kluster. Effektiviteten hos den föreslagna algoritmen har utvärderats med hjälp av ett omvänt ingenjörsexperiment, det vill säga en situation där den korrekta fördelningen av gener över kluster är känd på förhand.
REF föreslog en klusteralgoritm baserad på simulerad glödningsmetod och fastställde det optimala antalet kluster samtidigt med optimeringen av distributionen av generna över kluster.
Analysis of temporal gene expression profiles: clustering by simulated annealing and determining the optimal number of clusters
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}