Model-based clustering with genes expression dynamics for time-course gene expression data
Notice bibliographique
Résumé
Microarray technologies are emerging as a promising tool for genomic studies. A huge body of time-course gene expression data has been and will continuously be produced by microarray experiments. Such gene expression data contains important information and has been proven useful in medical diagnosis, treatment, and drug design. The challenge now is how to analyze such data to obtain the inherent information. Cluster analysis has played an important role in analyzing time-course gene expression data. However, most clustering techniques do not take into consideration the inherent time dependence (dynamics) of time-course gene expression patterns. Accounting for the inherent dynamics of such data in cluster analysis should lead to higher quality clustering. This paper presents a model-based clustering method for time-course gene expression data. The presented method uses Markov chain models (MCMs) to account for the inherent dynamics of time-course gene expression patterns and assumes that expression patterns in the same cluster were generated by the same MCM. For the given number of clusters, the presented method computes cluster models using an EM algorithm and an assignment of genes to these models that maximizes their posterior probabilities. Further, this study employs the average adjusted Rand index (AARI) to evaluate the quality of clustering. The improved performance of the presented method is demonstrated by comparing to the k-means method on a publicly available dataset.
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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 ».