Motivering: Tidsserieuttrycksexperiment används för att studera ett brett spektrum av biologiska system. Mer än 80 % av alla tidsseriers uttrycksdata är korta (8 tidspoäng eller färre). Dessa datauppsättningar utgör unika utmaningar. På grund av det stora antalet profilerade gener (ofta tiotusentals) och det lilla antalet tidspunkter förväntas många mönster uppstå slumpmässigt. De flesta klusteralgoritmer kan inte skilja mellan verkliga och slumpmässiga mönster. Resultat: Vi presenterar en algoritm speciellt utformad för att samla korta tidsseriers expressionsdata. Vår algoritm fungerar genom att tilldela gener till en fördefinierad uppsättning modellprofiler som fångar de potentiella distinkta mönster som kan förväntas från experimentet. Vi diskuterar hur man får en sådan uppsättning profiler och hur man avgör betydelsen av var och en av dessa profiler. Betydande profiler behålls för vidare analys och kan kombineras för att bilda kluster. Vi testade vår metod på både simulerade och verkliga biologiska data. Med hjälp av immunsvarsdata visar vi att vår algoritm korrekt kan upptäcka tidsprofilen för relevanta funktionella kategorier. Med hjälp av GO-analys visar vi att vår algoritm överträffar både generella klusteralgoritmer och algoritmer som utformats speciellt för klustering av genuttrycksdata i tidsserier.
Ernst m.fl. I REF beskrevs en algoritm för att samla in genuttrycksdata för korta tidsserier.
Clustering Short Time Series Gene Expression Data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}