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Biclustering of Gene Expression Data by Correlation-Based Scatter Search

机译:通过基于相关的散点搜索对基因表达数据进行分类

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摘要

BackgroundThe analysis of data generated by microarray technology is very useful to understand how the genetic information becomes functional gene products. Biclustering algorithms can determine a group of genes which are co-expressed under a set of experimental conditions. Recently, new biclustering methods based on metaheuristics have been proposed. Most of them use the Mean Squared Residue as merit function but interesting and relevant patterns from a biological point of view such as shifting and scaling patterns may not be detected using this measure. However, it is important to discover this type of patterns since commonly the genes can present a similar behavior although their expression levels vary in different ranges or magnitudes.
机译:背景技术通过微阵列技术生成的数据分析对于了解遗传信息如何成为功能性基因产物非常有用。双聚类算法可以确定在一组实验条件下共表达的一组基因。近来,已经提出了基于元启发法的新的双聚类方法。他们中的大多数人都将均方差作为优值函数,但从生物学的角度来看,有趣且相关的模式(例如移动和缩放模式)可能无法使用此方法检测到。然而,重要的是发现这种类型的模式,因为尽管基因的表达水平在不同的范围或大小上有所变化,但通常基因可以表现出相似的行为。

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