Motivering: Med tillkomsten av DNA-mikroarray-teknologier har den parallella kvantifieringen av genom-breda transkriptioner varit en stor möjlighet att systematiskt förstå de komplicerade biologiska fenomenen. Mitt i de entusiastiska undersökningarna av de invecklade genuttrycksdata har klustermetoder varit de användbara verktygen för att avslöja de meningsfulla mönster som döljs i dessa data. De matematiska metoderna är dock helt baserade på numeriska uttrycksdata och visar inte biologiskt relevant information om klusterresultaten. Resultat: Vi presenterar en ny metod för biologisk tolkning av genkluster. Vår graf teoretiska algoritm extraherar vanliga biologiska attribut av generna inom en kluster eller en grupp av intresse genom den modifierade strukturen av gen ontology (GO) kallas GO träd. Efter att generna är kommenterade med GO-termer används GO-termers hierarkiska natur för att hitta genklusternas representativa biologiska betydelser. Dessutom kan genklusters biologiska signifikans bedömas kvantitativt genom att definiera en avståndsfunktion på GO-trädet. Vår strategi har en kompletterande betydelse för många statistiska klustertekniker; vi kan se klusterproblem ur ett annat perspektiv genom användning av biologisk ontologi. Vi tillämpade denna algoritm på den välkända datamängden och lyckades få fram de biologiska egenskaperna hos genklusterna med den kvantitativa biologiska bedömningen av klusterkvalitet genom GO Biological Process.
Lee och Al. REF skapade ett system som använder en grafteoribaserad algoritm för att identifiera de representativa biologiska betydelserna av genkluster.
A graph-theoretic modeling on GO space for biological interpretation of gene clusters
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}