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Evolutionary Fuzzy Biclustering of Gene Expression Data

机译:基因表达数据的进化模糊聚类

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摘要

Biclustering or simultaneous clustering attempts to find maximal subgroups of genes and subgroups of conditions where the genes exhibit highly correlated activities over a range of conditions. The pos-sibilistic approach extracts one bicluster at a time, by assigning to it a membership for each gene-condition pair. In this study, a novel evolutionary framework is introduced for generating optimal fuzzy possibilistic biclusters from microarray gene expression data. The different parameters controlling the size of the biclusters are tuned. The experimental results on benchmark datasets demonstrate better performance as compared to existing algorithms available in literature.
机译:双聚类或同时聚类尝试尝试找到基因的最大子组和条件的子组,其中基因在一系列条件下表现出高度相关的活性。 pos-sibilistic方法通过为每个基因条件对分配一个隶属关系,一次提取一个bicluster。在这项研究中,引入了一种新的进化框架,用于从微阵列基因表达数据中产生最佳的模糊可能的双链簇。调整了控制双簇尺寸的不同参数。与文献中现有的算法相比,基准数据集上的实验结果证明了更好的性能。

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