Globala analyser av RNA uttrycksnivåer är användbara för att klassificera gener och övergripande fenotyper. Ofta är dessa klassificeringsproblem sammankopplade, och man vill hitta "markörgener" som är olika uttryckta i särskilda uppsättningar av "villkor". Vi har utvecklat en metod som samtidigt samlar gener och villkor, att hitta distinkta "checkerboard" mönster i matriser av genuttryck data, om de finns. I ett cancersammanhang motsvarar dessa checkerboards gener som är markant upp- eller nedreglerade hos patienter med särskilda typer av tumörer. Vår metod, spektral biclustering, är baserad på observationen att checkerboard strukturer i matriser av uttrycksdata kan hittas i eigenvekatorer som motsvarar karakteristiska uttrycksmönster över gener eller tillstånd. Dessutom kan dessa eigenvekatorer lätt identifieras genom allmänt använda linjära algebra metoder, i synnerhet singular value decomposition (SVD), tillsammans med tätt integrerade normalisering steg. Vi presenterar ett antal varianter av tillvägagångssättet, beroende på om normaliseringen över gener och villkor görs självständigt eller på ett kopplat sätt. Vi tillämpar sedan spektral biclustering för ett urval av allmänt tillgängliga cancer uttrycksdata, och undersöka i vilken utsträckning tillvägagångssättet kan identifiera checkerboard strukturer. Dessutom jämför vi resultatet av våra biklustermetoder med ett antal rimliga riktmärken (t.ex. direkt tillämpning av SVD eller normaliserade nedskärningar av rådata).
Spectral Biclustering REF använder en checkboardstruktur för att hitta biclusters och den tillämpar en singular value decomposition (SVD) av matrisen som representerar datasetet.
Spectral Biclustering of Microarray Data : Coclustering Genes and Conditions
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}