文献记录(part10)--BARTMAP-A viable structure for biclustering

2024-04-10 15:22:55

学习笔记，仅供参考，有错必究

关键词:自适应共振理论(ART);模糊;ARTMAP;聚类;双向聚类;子空间聚类;异联想;基因表达;生物信息学;微阵列;数据挖掘;知识发现;

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BARTMAP: A viable structure for biclustering
- 摘要

BARTMAP: A viable structure for biclustering

摘要

聚类已被广泛用于利用微阵列分析高通量信使RNA(mRNA)表达谱。此外，聚类已被证明是microRNA表达谱分析中的基础，在癌症诊断和治疗、基因功能鉴定、治疗开发和药物检测以及遗传调控网络推断等领域显示出巨大的前景。然而，由于在样本或条件聚类方面存在许多不相关的基因，或者在基因聚类方面存在许多不相关的样本或条件，这样的做法本身就有局限性。

双聚类为这类问题提供了一种解决方案，它可以在两个维度上同时进行聚类，或者在没有任何先验信息的情况下自动将特征选择整合到聚类中，从而建立起基因的聚类（一般是特征）和样本或条件的聚类（数据对象）的关系。然而，NP完全的计算复杂性给识别这种局部关系的计算方法提出了很大的挑战。

在这里，我们提出并证明了可以对基于神经的分类器ARTMAP进行修改，从而以一种有效的方式执行双聚类，从而形成了一种名为双聚类ARTMAP（BARTMAP）的双聚类算法。

在多个人类癌症数据集上的实验结果表明，BARTMAP可以实现比其他常用的双聚类或聚类算法更高质量的聚类结构，并且运行时间快。

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