Vi presenterar en ny kopplad tvåvägs kluster metod för genmicroarray dataanalys. Huvudidén är att identifiera undergrupper av gener och prover, så att när en av dessa används för att kluster de andra, stabila och betydande partitioner uppstår. Sökandet efter sådana undergrupper är en beräkningskomplex uppgift: vi presenterar en algoritm, baserad på iterativ klusterbildning, som utför en sådan sökning. Denna analys är särskilt lämplig för genmicroarray data, där bidrag från en mängd olika biologiska mekanismer till genuttrycksnivåerna är insnärjda i en stor kropp av experimentella data. Metoden tillämpades på två genmikroarray datauppsättningar, på tjocktarmscancer och leukemi. Genom att identifiera relevanta undergrupper av data och fokusera på dem kunde vi upptäcka partitioner och korrelationer som var maskerade och dolda när den fullständiga datauppsättningen användes i analysen. Vissa av dessa skiljeväggar har en tydlig biologisk tolkning; andra kan användas för att identifiera möjliga riktningar för framtida forskning.
Getz och Al. I REF föreslogs en kombinerad tvåvägsklustermetod för att identifiera undergrupper av både gener och prover.
Coupled Two-Way Clustering Analysis of Gene Microarray Data
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Physics', 'Medicine']}