Vi föreslår en probabilistisk modell för cellulära processer, och en algoritm för att upptäcka dem från genuttrycksdata. En process är associerad med en uppsättning gener som deltar i den; till skillnad från klusterteknik, vår modell tillåter gener att delta i flera processer. Varje process kan vara aktiv i olika grad i varje försök. Uttrycket mätning för gen i array ¡ är en summa, över alla processer som deltar i, av aktivitetsnivåer av dessa processer i array ¡. Vi beskriver ett iterativt förfarande, baserat på EM-algoritmen, för att sönderdela uttrycksmatrisen i ett givet antal processer. Vi presenterar resultat på Jästgenuttrycksdata, vilket indikerar att vårt tillvägagångssätt identifierar verkliga biologiska processer.
REF föreslog en metod för att bryta ner genuttrycket till infer aktivitetsnivåer av flera abstrakta processer och samtidigt förutsäga gen-processen association.
Decomposing Gene Expression into Cellular Processes
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}