Microarray teknik kräver utvecklingen av data mining algoritmer för att extrahera användbara och nya mönster. En bicluster av ett genuttryck dataset är ett lokalt mönster sådan att generna i bicluster uppvisar liknande uttrycksmönster genom en delmängd av tillstånd. I denna studie påvisas bikluster i två steg. I det första steget genereras högkvalitativa biclusterfrön med KMeans klusteralgoritm. Dessa frön förstoras sedan med hjälp av en multistart metaheuristisk metod Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP).I GRASP finns två faser, konstruktion och lokal sökning. Experimentella resultat på referensdataseten visar att GRASP kan identifiera bikluster av hög kvalitet jämfört med många av de redan befintliga biklusteralgoritmerna. Dessutom erhålls betydligt bättre bikluster i denna algoritm jämfört med redan befintliga algoritmer baserade på samma GRASP-metaheuristics. I denna studie appliceras GRSP för första gången för att identifiera bikluster från humanlymfom dataset.
Shyama Das et al REF föreslog en girig randomiserad adaptiv sökning för att hitta biclusters.
Application of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure to the Biclustering of Gene Expression Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}