Abstract Biclustering är ett viktigt analysförfarande för att förstå de biologiska mekanismerna från microarray genuttrycksdata. Flera algoritmer har föreslagits för att identifiera biclusters, men mycket lite har gjorts för att jämföra prestandan hos olika algoritmer på verkliga datauppsättningar och kombinera de resulterande biclusters till en enhetlig rankning. I detta dokument föreslår vi differential co-expression ram och en differential co-expression scoring funktion för att objektivt kvantifiera kvalitet eller godhet hos en bicluster av gener baserat på observationen att gener i en bicluster samuttrycks i förhållandena tillhörde bicluster och inte samuttrycks i de andra betingelserna. Dessutom föreslår vi en poängfunktion för att stratifiera bikluster i tre typer av samuttryck. Vi använde de föreslagna poängsättningsfunktionerna för att förstå prestandan och beteendet hos de fyra väletablerade biklustrande algoritmerna på sex verkliga datauppsättningar från olika domäner genom att kombinera deras utdata till en enhetlig rankning. Differentiell co-expression ram är användbar för att ge kvantitativ och objektiv bedömning av godheten hos bikluster av samuttryckta gener och prestanda av bikluster algoritmer för att identifiera co-expression bikluster. Det hjälper också till att kombinera biclusters utdata från olika algoritmer till en enhetlig rankning d.v.s. metabicluster.
Chia och Karuturi använde en differential co-uttryck ram för att jämföra algoritmer på verkliga microarray dataset REF.
Differential co-expression framework to quantify goodness of biclusters and compare biclustering algorithms
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}