Att känna igen komplicerade bikluster under vatten i storskaliga dataset (matriser) har varit ett mycket utmanande problem. Vi introducerar en biclustering algoritm BicGO bestående av två separata strategier som kan selektivt användas av användare. Den BicGO som utvecklades baserat på global optimering kan implementeras genom iterativt svar om ett reellt tal tillhör ett givet intervall. Testade på olika simulerade dataset där mest komplicerade och mest allmänna trendbevarande biclusters var nedsänkta, BicGO nästan alltid extraherade alla de faktiska bicluters med noggrannhet nästan 100%, medan på verkliga dataset, det också uppnått en otrolig överlägsenhet över alla de framträdande verktyg jämfört med i denna artikel. Så vitt vi vet är BicGO det första verktyget som kan identifiera alla komplicerade (t.ex. konstant, skift, skala, skiftskala, ordningsskyddad, trendbevarande osv.), alla former (smala eller breda) av bikluster med överlappningar tillåtna. Dessutom är det också mycket parsimoniskt i användningen av datorresurser. BicGO finns på https://www.dropbox.com/s/hsj3j96rekoks5n/BicGO.zip?dl=0 för gratis nedladdning.
Li och Su REF introducerar en biklustersalgoritm som kallas BicGO för att känna igen komplicerade bikluster under vatten i storskaliga dataset (matris).
BicGO: a new biclustering algorithm based on global optimization
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}