Motivering: Konsensuskluster, även känd som klusterensemble, är en av de viktiga teknikerna för analys av mikroarraydata, och är särskilt användbar för klassfyndighet från mikroarraydata. Jämfört med traditionella klusteralgoritmer har konsensusklusterstrategier förmågan att integrera flera partitioner från olika klusterlösningar för att förbättra robustheten, stabiliteten, skalbarheten och parallelliseringen av klusteralgoritmerna. Genom konsensuskluster kan man upptäcka de underliggande klasserna av proverna i genuttrycksdata. Resultat: Förutom att utforska en grafbaserad konsensusklustringsalgoritm för att uppskatta de underliggande klasserna av proverna i mikroarraydata, utformar vi också ett nytt valideringsindex för att bestämma antalet klasser i mikroarraydata. Det är första gången som grafbaserad samsynskluster tillämpas på klassfyndighet för mikroarraydata. Med tanke på ett förspecificerat maximalt antal klasser (benämns som Kmax i detta papper) kan vår algoritm upptäcka det verkliga antalet klasser för proverna i mikroarraydata enligt ett nytt klustervalideringsindex som kallas Modified Rand Index. Experiment på genuttrycksdata indikerar att vår nya algoritm kan (i) överträffa de flesta av de befintliga algoritmerna, (ii) identifiera antalet klasser korrekt i verkliga cancerdatauppsättningar, och (iii) upptäcka klasserna av prover med biologisk betydelse. Tillgänglighet: Matlab källkod för den grafbaserade konsensus kluster algoritm (GCC) är tillgänglig på begäran från Zhiwen Yu.
Yu m.fl. I REF föreslogs en grafbaserad konsensusklusteralgoritm för att uppskatta de underliggande klustren av mikroarraydata.
Graph based Consensus Clustering for Class Discovery from Gene Expression Data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}