ABSTRACT Upptäckten av ny biologisk kunskap från ab initio analys av postgenomiska data bygger på användning av oövervakade bearbetningsmetoder, särskilt klusterteknik. Mycket ny forskning inom bioinformatik har därför fokuserats på överföring av klustermetoder som införts inom andra vetenskapliga områden och på utveckling av nya algoritmer som är särskilt utformade för att ta itu med de utmaningar som postgenomiska data innebär. De partitioner som returneras av en klusteralgoritm är allmänt validerade med hjälp av visuell inspektion och konkordans med tidigare biologisk kunskap-om kluster faktiskt motsvarar den verkliga strukturen i data är något mindre ofta beaktas. Lämpliga dataklustervalideringsmetoder finns i den allmänna datamineringslitteraturen, men har endast fått en bråkdel av samma uppmärksamhet i bioinformatik. Resultat: Detta granskningsdokument syftar till att bekanta läsaren med batteriet av tekniker som finns för validering av klusterresultat, med ett särskilt fokus på deras tillämpning på postgenomisk dataanalys. Syntetiska och verkliga biologiska datauppsättningar används för att visa fördelarna, och även en del av riskerna, med validering av analytiska kluster. Tillgänglighet: Programvaran som används i experimenten finns på
En undersökning av beräkningskluster valideringstekniker för genuttryck dataanalys tillhandahålls av Handl et al. Hoppa över det.
Computational cluster validation in post-genomic data analysis
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}