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HAMSTER: visualizing microarray experiments as a set of minimum spanning trees

机译:仓鼠:将微阵列实验可视化为一组最小生成树

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摘要

BackgroundVisualization tools allow researchers to obtain a global view of the interrelationships between the probes or experiments of a gene expression (e.g. microarray) data set. Some existing methods include hierarchical clustering and k-means. In recent years, others have proposed applying minimum spanning trees (MST) for microarray clustering. Although MST-based clustering is formally equivalent to the dendrograms produced by hierarchical clustering under certain conditions; visually they can be quite different.
机译:背景技术可视化工具使研究人员可以全面了解基因表达(例如微阵列)数据集的探针或实验之间的相互关系。现有的一些方法包括层次聚类和k均值。近年来,其他人提出将最小生成树(MST)用于微阵列聚类。尽管基于MST的聚类在形式上等效于在某些条件下通过分层聚类产生的树状图;在视觉上,它们可以完全不同。

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