Методы бикластеризации для анализа интернет-данных


Постановка задачи и основные определения


Под термином бикластеризация понимается широкий круг задач и методов, а потому для него в научной литературе существует целый ряд синонимов: совместная кластеризация (simultaneous clustering), кокластеризация (co-clustering), двувходовая кластеризация (two-way clustering), кластеризация подпространства (subspace clustering), двумерная кластеризация (bi-dimensional) и бокс-кластеризация (box-clustering). Повышенный интерес к бикластеризации и выделение ее в самостоятельную область анализа данных возникли в связи задачей анализа массивов генетических данных (microarray data analysis). Поэтому, прежде чем дать основные определения из области бикластеризации, мы опишем задачи анализа генетических данных и то, как бикластеринг оказывается полезен для их решения.

Обычно данные генной экспрессии (gene expression data) представляют собой матрицу, в которой строки соответствуют генам, а столбцы — условиям. Каждый элемент такой матрицы отражает уровень экспрессии некоторого гена при заданном условии и представлен действительным числом, как правило, логарифмом относительного содержания информационной РНК (mRNA) гена при этом условии. Такие матрицы, как правило, изучают в двух размерностях, в размерности генов или столбцов. Этим способам анализа соответствует выявление экспрессии шаблонов генов посредством сравнения строк или столбцов. Общие задачи такого анализа включают в себя:

  1. группировку генов согласно их экспрессии для множества условий;
  2. классификацию нового гена по известной экспрессии его и других генов для установленной классификации;
  3. группировку условий, основанная на экспрессии конкретного множества генов;
  4. классификацию нового образца при известной экспрессии генов и условиях эксперимента.

Методы кластеризации могут быть использованы для группирования либо генов, либо условий, а потому явно решают задачи 1 и 3, указанные выше, и неявно — 2 и 4. Но применение методов кластеризации к анализу данных генной экспрессии ведет к значительным сложностям. Активационные образцы образуют группы генов только при определенных экспериментальных условиях. Таким образом, понимание клеточных процессов указывает на то, что необходимо искать множество генов, ведущих себя слаженно и совместно выраженных только при некоторых экспериментальных условиях, и почти независимо при других условиях. А значит, необходимы специальные методы поиска таких локальных образцов, которые могли бы играть ключевую роль в открытии новых генетических взаимодействий [].




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин