Bakgrund: Ny mikroarray teknik ger storskaliga dataset. Mikroarraydatauppsättningarna presenteras vanligen i 2D matriser, där rader representerar gener och kolumner representerar experimentella förhållanden. Systematisk analys av dessa datauppsättningar ger den ökande mängden information, vilket är absolut nödvändigt under den postgenomiska eran. Bikluster, som är en teknik som är utvecklad för att möjliggöra samtidig klustring av rader och kolumner i en datauppsättning, kan vara användbart för att extrahera mer exakt information från dessa datauppsättningar. Biclustering kräver optimering av två motstridiga mål (rest och volym) och ett multi-objektivt artificiellt immunsystem som kan utföra en multi-populationssökning. Som en heuristisk sökteknik kan artificiella immunsystem (AIS) betraktas som ett nytt beräkningsparadigm inspirerat av det immunologiska systemet av ryggradsdjur och utformat för att lösa ett brett spektrum av optimeringsproblem. Vid biclustering flera mål i konflikt med varandra måste optimeras samtidigt, så multi-objektiv optimering modell är lämplig för att lösa bicluster problem. Resultat: Baserat på dynamisk population, föreslår detta dokument en ny dynamisk multi-objektiv immunoptimering biclustering (DMOIOB) algoritm för att bryta sammanhängande mönster från microarray data. Experimentella resultat på två vanliga och offentliga datauppsättningar av genuttrycksprofiler visar att vårt tillvägagångssätt effektivt kan hitta betydande lokala strukturer relaterade till uppsättningar av gener som visar konsekventa uttrycksmönster över undergrupper av experimentella tillstånd. De minerade mönstren har en betydande biologisk relevans när det gäller relaterade biologiska processer, komponenter och molekylära funktioner på ett artoberoende sätt. Slutsatser: Den föreslagna DMOIOB algoritmen är ett effektivt verktyg för att analysera stora mikroarray dataset. Den skapar en god mångfald och snabb konvergens.
Liu m.fl. REF föreslog en dynamisk multiobjektiv immunoptimering biclustering (DMOIOB) algoritm för gruvdrift sammanhängande mönster från mikroarray data.
Dynamic biclustering of microarray data by multi-objective immune optimization
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}