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Using the bagging approach for biclustering of gene expression data

机译:使用袋装方法对基因表达数据进行聚类

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摘要

Several methods have been proposed for microarray data analysis that enables to identify groups of genes with similar expression profiles only under a subset of examples. We propose to improve the performance of these biclustering methods by adapting the approach of bagging to biclustering problems. The principle consists in generating a set of biclusters and aggregating the results. Our method has been tested with success on both synthetic and real datasets.
机译:已经提出了几种用于微阵列数据分析的方法,这些方法能够仅在实例的子集下鉴定具有相似表达谱的基因组。我们建议通过将装袋方法适应于二聚类问题来提高这些二聚类方法的性能。原理在于生成一组双曲线并汇总结果。我们的方法已经在合成数据集和真实数据集上成功进行了测试。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2011年第10期|p.1595-1605|共11页
  • 作者

    B. Hanczar; M. Nadif;

  • 作者单位

    L1PADE, Universite Paris Descartes, 45 rue des Saints Peres, 75006 Paris, France;

    L1PADE, Universite Paris Descartes, 45 rue des Saints Peres, 75006 Paris, France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    biclustering; bagging; ensemble method; microarray data;

    机译:双集群;装袋;集成法;微阵列数据;
  • 入库时间 2022-08-18 02:08:16

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