ABSTRACT Den biologiska signifikansen av resultat som erhållits genom klusteranalyser av genuttrycksdata som genererats i mikroarrayexperiment har visats i många studier. I denna artikel fokuserar vi på utvecklingen av ett klusterförfarande baserat på begreppet Bayesian modell-genomsnitt och en exakt statistisk modell av uttrycksdata. Resultat: Vi utvecklade ett klusterförfarande baserat på Bayesians oändliga blandningsmodell och applicerade den på klustererande genuttrycksprofiler. Kluster av gener med liknande uttrycksmönster identifieras från den bakre fördelningen av klusteringar som implicit definieras av den stokastiska datagenerationsmodellen. Den bakre fördelningen av kluster uppskattas av en Gibbs-provtagare. Vi sammanfattade den bakre fördelningen av kluster genom att beräkna den bakre pairwise sannolikheten för co-uttryck och använde den fullständiga kopplingsprincipen för att skapa kluster. Detta tillvägagångssätt har flera fördelar jämfört med vanliga klusterförfaranden. Analysen gör det möjligt att införliva en rimlig probabilistisk modell för att generera data. Metoden kräver ingen specificering av antalet kluster och resulterande optimal klusterbildning erhålls genom medelvärde över modeller med alla möjliga antal kluster. Uttrycksprofiler som inte liknar någon annan profil detekteras automatiskt, metoden innehåller experimentella replikat, och det kan utvidgas för att rymma saknade data. Detta tillvägagångssätt innebär en kvalitativ förändring i den modellbaserade klusteranalysen av expressionsdata eftersom det gör det möjligt att integrera osäkerheter som ingår i modellurvalet i den slutliga bedömningen av förtroendet för likheter mellan expressionsprofiler. Vi visade också vikten av att integrera informationen om experimentell variabilitet i klustermodellen. Tillgänglighet: MS Windows TM-baserat program som implementerar Gibbs sampler och tilläggsmaterial
Medvedovic m.fl. Ref har valt ett annat tillvägagångssätt genom att använda Bayesian oändliga blandningsmodell (IMM) för att införliva upprepade mätningar i klusteranalys.
Bayesian infinite mixture model based clustering of gene expression profiles
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}