Методы бикластеризации для анализа интернет-данных


Система бикластеризации генетических данных BicAT


Опишем систему BicAT, разработанную швейцарскими учеными, которые специализируются в области биоинформатики и анализа генетических данных. Отметим также, что данное программное обеспечение свободно распространяется.

В системе BicAT реализованы следующие методы бикластеризации:

  • алгоритм Ченга и Черча (CC), в котором используется величина среднеквадратичного остатка[25];
  • алгоритм итеративной сигнатуры (the Iterative Signature Algorithm, ISA), в котором ищутся подматрицы, представляющие собой неподвижные точки [43];
  • алгоритм, сохраняющий порядок на подматрицах (the Order-Preserving Submatrix Algorithm, OPSM) и обнаруживающий большие подматрицы, для которых линейный порядок, заданный на столбцах, выполняется на всех строках [16];
  • алгоритм xMotifs — итеративный метод, отыскивающий бикластеры с квази-постоянными значениями выражений [58];
  • Bimax — точный алгоритм бикластеризации, основанный на стратегии "разделяй и властвуй", которая приспособлена для нахождения всех максимальных биклик в соответствующем графовом представлении матрицы [60].

Дополнительно реализованы две стандартных процедуры кластеризации, а именно, иерархическая кластеризация и метод K-средних.

Кратко опишем основные функции и возможности системы бикластеризации BicAT.

Матрица исходных данных отображается в главном окне системы в виде так называемой тепловой карты (меньшим значениям степени проявления генов соответствует зеленый цвет, большим — красный). К средствам предобработки данных, реализованным в системе, можно отнести нормализацию, дискретизацию и логарифмирование входных значений. Подобные процедуры необходимы для адекватной работы методов; например, метод Bimax принимает в качестве входных данных только двоичные матрицы, а следовательно, бинарная дискретизация значений необходима.

Результаты работы каждого метода отображаются в виде древесной структуры в левой области главного окна системы. Там же отображаются узлы дерева, соответствующие исходным наборам данных и результатам предобработки. Для каждого из методов бикластеризации можно задать специфические параметры, например, число кластеров для метода CC или ограничения на размер бикластера для метода Bimax.

В системе реализованы средства поиска бикластеров по имени гена и/или признака, а также механизм фильтрации результатов бикластеризации по размеру бикластеров (сверху и снизу) и степени их перекрытия. Помимо таких, очевидно, необходимых средств постобработки, в системе реализован метод парного анализа генов (Gene Pair Analysis), позволяющий исследовать совстречаемость пар генов.

В системе приняты соглашения об именовании наборов данных и результатов анализа, существует возможность их экспорта в текстовый формат.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -