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關鍵詞:自適應共振理論(ART);模糊;ARTMAP;聚類;雙向聚類;子空間聚類;異聯想;基因表達;生物信息學;微陣列;數據挖掘;知識發現;

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文章目錄

• • BARTMAP: A viable structure for biclustering
  • • 摘要

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BARTMAP: A viable structure for biclustering

摘要

聚類已被廣泛用于利用微陣列分析高通量信使RNA(mRNA)表達譜。此外，聚類已被證明是microRNA表達譜分析中的基礎，在癌癥診斷和治療、基因功能鑒定、治療開發和藥物檢測以及遺傳調控網絡推斷等領域顯示出巨大的前景。然而，由于在樣本或條件聚類方面存在許多不相關的基因，或者在基因聚類方面存在許多不相關的樣本或條件，這樣的做法本身就有局限性。

雙聚類為這類問題提供了一種解決方案，它可以在兩個維度上同時進行聚類，或者在沒有任何先驗信息的情況下自動將特征選擇整合到聚類中，從而建立起基因的聚類（一般是特征）和樣本或條件的聚類（數據對象）的關系。然而，NP完全的計算復雜性給識別這種局部關系的計算方法提出了很大的挑戰。

在這里，我們提出并證明了可以對基于神經的分類器ARTMAP進行修改，從而以一種有效的方式執行雙聚類，從而形成了一種名為雙聚類ARTMAP（BARTMAP）的雙聚類算法。

在多個人類癌癥數據集上的實驗結果表明，BARTMAP可以實現比其他常用的雙聚類或聚類算法更高質量的聚類結構，并且運行時間快。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献记录(part10)--BARTMAP-A viable structure for biclustering的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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