Bakgrund: Biklustering har till stor del använts i biologisk dataanalys, vilket gör det möjligt att upptäcka putativa funktionella moduler från omic- och nätverksdata. Trots den erkända betydelsen av att integrera domänkunskap för att vägleda bikluster och garantera fokus på relevanta och icke-triviala bikluster, har denna möjlighet ännu inte behandlats på ett heltäckande sätt. Detta beror på att majoriteten av befintliga algoritmer endast kan leverera suboptimala lösningar med restriktiva antaganden om strukturen, samstämmigheten och kvaliteten hos biklusterlösningar, vilket förhindrar att kunskapsdrivna begränsningar i förväg tillfredsställer dem. Intressant nog gav under de senaste åren en tydligare förståelse av synergierna mellan mönsterbrytning och biklustering upphov till en ny klass av algoritmer, benämnda som mönsterbaserade biklusteralgoritmer. Dessa algoritmer, som effektivt kan upptäcka flexibla biklusterlösningar med optimala garantier, är därmed positionerade som goda kandidater för kunskapsintegrering. I detta sammanhang syftar detta arbete till att överbrygga den nuvarande bristen på solida åsikter om användningen av bakgrundskunskap för att vägleda (mönsterbaserade) biklustrerande uppgifter. Detta arbete omfattar (mönsterbaserade) biklustersalgoritmer för att garantera att begränsningar som härrör från bakgrundskunskap är tillfredsställande och för att effektivt utforska effektivitetsvinster från deras införlivande. I detta sammanhang visar vi först relevansen av begränsningar med koncisa, (anti-)monoton och konvertibla egenskaper för analys av uttrycksdata och biologiska nätverk. Vi visar vidare hur mönsterbaserade biklusteralgoritmer kan anpassas för att effektivt beskära sökytan i närvaro av sådana begränsningar, samt vägledas i närvaro av biologiska annoteringar. Med utgångspunkt i dessa bidrag föreslår vi BiClustering with Constraints using PAttern Mining (BiC2PAM), en förlängning av BicPAM och BicNET biclustering algoritmer.
Detta arbete kan klassificeras som en begränsningsbaserad biklusteralgoritm med kunskapsintegration genom användning av annoteringar från kunskapsbaserade databaser REF.
BiC2PAM: constraint-guided biclustering for biological data analysis with domain knowledge