Distributed Peer-to-Peer Cooperative Partitional-Divisive Clustering for gene expression datasets
Notice bibliographique
Résumé
Clustering techniques are helpful in understanding gene regulation, cellular processes, and subtypes of cells. A major thrust of gene expression analysis over the last twenty years has been the acquisition of enormous amount of various distributed sources of gene expression datasets. Thus, it is becoming increasingly important to perform clustering of distributed data in-place, without the need to pool it first into a central node. The general goal of distributed clustering is achieving a level of speedup than the centralized approaches. A recent study shows that centralized cooperative clustering outperforms the non-cooperative centralized clustering approaches. In this paper a novel distributed cooperative partitional-divisive clustering in a peer-to-peer network is presented. The distributed CPDC approach is based on intermediate cooperation between the Partitional k-means and the divisive bisecting k-means in a distributed Peer-to-Peer network to produce better global solutions. Computational experiments were conducted to test the performance of the distributed CPDC approach using different gene expression datasets. Undertaken experimental results show that the performance of the distributed CPDC method is better than that of the non-cooperative distributed k-means and distributed bisecting k-means. Thus a new cooperative technique for distributed gene expression repositories is efficiently presented to discover regularities and genes that may span multiple nodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».