ABSTRACT Vi tar itu med problemet med att hitta regularities i microarray data. Olika datautvinningsverktyg, såsom klusterbildning, klassificering, bayesiska nätverk och föreningsregler, har hittills tillämpats för att få insikt i genuttrycksdata. Förening regel gruvdrift tekniker som används hittills arbete på diskretizations av data och kan inte redogöra för kumulativa effekter. I detta dokument undersöker vi användningen av kvantitativa föreningsregler som kan fungera direkt på numeriska data och representera kumulativa effekter av variabler. Tekniskt sett kan denna typ av kvantitativa föreningsregler baserade på halvrymder hitta icke-axiell-parallell regularitet. Resultat: Vi utförde en mängd olika experiment som testade nyttan av kvantitativa föreningsregler för mikroarraydata. Först och främst bör resultaten vara statistiskt signifikanta och robusta mot variationer i uppgifterna. Därefter bör metoden vara skalbar när det gäller antalet variabler, vilket är viktigt för sådana högdimensionella data. Slutligen bör reglerna vara förnuftiga biologiskt sett och vara tillräckligt annorlunda från de regler som finns i den reguljära föreningsregeln gruvdrift som arbetar med diskretiseringar. I alla dessa dimensioner har det föreslagna tillvägagångssättet fungerat tillfredsställande. Därför bör kvantitativa associationsregler baserade på halvrymder betraktas som ett verktyg för analys av genuttrycksdata från mikroarray.
Analysen av genuttrycksdata från mikroarray med hjälp av QAR baserad på halvrymder infördes till exempel i REF.
Analyzing microarray data using quantitative association rules
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}