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Network clustering: probing biological heterogeneity by sparse graphical models

机译:网络聚类:通过稀疏图形模型探测生物异质性

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摘要

Motivation: Networks and pathways are important in describing the collective biological function of molecular players such as genes or proteins. In many areas of biology, for example in cancer studies, available data may harbour undiscovered subtypes which differ in terms of network phenotype. That is, samples may be heterogeneous with respect to underlying molecular networks. This motivates a need for unsupervised methods capable of discovering such subtypes and elucidating the corresponding network structures.
机译:动机:网络和途径对于描述分子参与者(如基因或蛋白质)的集体生物学功能很重要。在许多生物学领域,例如在癌症研究中,可用数据可能包含未发现的亚型,这些亚型的网络表型有所不同。也就是说,样品相对于潜在的分子网络可能是异质的。这激发了对能够发现此类亚型并阐明相应网络结构的无监督方法的需求。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第7期|p.994-1000|共7页
  • 作者

    Steven M. Hill;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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