Klustering används ofta för att analysera genuttrycksdata. Trots sina framgångar lider klustermetoder av ett antal begränsningar. För det första, dessa metoder avslöjar likheter som finns över alla mätningar, samtidigt dölja relationer som finns över endast en delmängd av data. För det andra kan klustermetoder inte lätt innehålla ytterligare typer av information, såsom kliniska data eller kända egenskaper hos gener. För att kringgå dessa brister föreslår vi att man använder en enda sammanhängande probabilistisk modell, som omfattar en stor del av den rika strukturen i genomiska uttrycksdata, samtidigt som man inkluderar ytterligare information såsom experimenttyp, putativa bindande platser eller funktionell information. Vi visar hur denna modell kan läras från data, så att vi kan upptäcka mönster i data och beroenden mellan genuttrycksmönster och ytterligare attribut. Den lärda modellen avslöjar kontextspecifika relationer, som endast existerar över en delmängd av experimenten i datasetet. Vi demonstrerar kraften i vår strategi för syntetiska data och på två verkliga genuttrycksdata för jäst. Till exempel demonstrerar vi en ny funktionalitet som naturligt faller utanför vårt ramverk: att förutsäga "kluster" av matrisen som är ett resultat av en genmutation baserad enbart på genens uttrycksmönster i samband med andra mutationer. Kontaktuppgifter:
Clustering tekniker inte redogöra för denna aspekt av data och, som en följd av detta, är olämpligt att avslöja vissa betydande mönster i data REF.
Rich Probabilistic Models for Gene Expression
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}