A comparison and evaluation of five biclustering algorithms by quantifying goodness of biclusters for gene expression data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several biclustering algorithms have been proposed to identify biclusters, in which genes share similar expression patterns across a number of conditions. However, different algorithms would yield different biclusters and further lead to distinct conclusions. Therefore, some testing and comparisons between these algorithms are strongly required. METHODS: In this study, five biclustering algorithms (i.e. BIMAX, FABIA, ISA, QUBIC and SAMBA) were compared with each other in the cases where they were used to handle two expression datasets (GDS1620 and pathway) with different dimensions in Arabidopsis thaliana (A. thaliana)GO (gene ontology) annotation and PPI (protein-protein interaction) network were used to verify the corresponding biological significance of biclusters from the five algorithms. To compare the algorithms' performance and evaluate quality of identified biclusters, two scoring methods, namely weighted enrichment (WE) scoring and PPI scoring, were proposed in our study. For each dataset, after combining the scores of all biclusters into one unified ranking, we could evaluate the performance and behavior of the five biclustering algorithms in a better way. RESULTS: Both WE and PPI scoring methods has been proved effective to validate biological significance of the biclusters, and a significantly positive correlation between the two sets of scores has been tested to demonstrate the consistence of these two methods.A comparative study of the above five algorithms has revealed that: (1) ISA is the most effective one among the five algorithms on the dataset of GDS1620 and BIMAX outperforms the other algorithms on the dataset of pathway. (2) Both ISA and BIMAX are data-dependent. The former one does not work well on the datasets with few genes, while the latter one holds well for the datasets with more conditions. (3) FABIA and QUBIC perform poorly in this study and they may be suitable to large datasets with more genes and more conditions. (4) SAMBA is also data-independent as it performs well on two given datasets. The comparison results provide useful information for researchers to choose a suitable algorithm for each given dataset.
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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 | 0,001 | 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 découle