Distansbaserade klusteralgoritmer kan gruppera gener som visar liknande uttrycksvärden under flera experimentella förhållanden. De kan inte identifiera en grupp gener som har liknande mönster av variation i sina uttrycksvärden. Tidigare har vi utvecklat en algoritm som kallas divisive korrelationsklustringsalgoritm (DCCA) för att ta itu med denna situation, som bygger på begreppet korrelationsklustring. Men denna algoritm kan också misslyckas i vissa fall. För att övervinna dessa situationer föreslår vi en ny klusteralgoritm, kallad genomsnittlig korrelationsklusteralgoritm (ACCA), som kan producera bättre klusterlösning än den som produceras av vissa andra. ACCA kan hitta grupper av gener som har vanligare transkriptionsfaktorer och liknande mönster av variation i sina uttrycksvärden. Dessutom är ACCA effektivare än DCCA när det gäller tidpunkten för verkställandet. Precis som DCCA använder vi begreppet korrelationskluster som introducerats av Bansal et al. ACCA använder korrelationsmatrisen på ett sådant sätt att alla gener i ett kluster har de högsta genomsnittliga korrelationsvärdena med generna i detta kluster. Vi har tillämpat ACCA och några välkända konventionella metoder inklusive DCCA till två artificiella och nio genuttryck dataset, och jämförde prestanda av algoritmer. De samlade resultaten av ACCA anses vara mer relevanta för de biologiska annoteringarna än för de andra metoderna. Analys av resultaten visar ACCA:s överlägsenhet över några andra när det gäller att bestämma en grupp gener som har vanligare transkriptionsfaktorer och med liknande mönster av variation i sina uttrycksprofiler. Tillgänglighet av programvaran: Programvaran har utvecklats med hjälp av C och Visual Basic språk, och kan utföras på Microsoft Windows-plattformar. Programvaran kan laddas ner som en zip-fil från http://www.isical.ac.in/~rajat. Då måste den installeras. Två ordfiler (ingår i zip-filen) måste konsulteras innan installation och körning av programvaran.
ACCA (Mal korrelation klusteralgoritm) fungerar baserat på likhet av data (gen) mätt genom genomsnittlig korrelation sätts i k kluster REF.
Average correlation clustering algorithm (ACCA) for grouping of co-regulated genes with similar pattern of variation in their expression values
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}