論文の概要: A Novel Granular-Based Bi-Clustering Method of Deep Mining the Co-Expressed Genes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05519v1
• Date: Tue, 12 May 2020 02:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:32:01.675364
• Title: A Novel Granular-Based Bi-Clustering Method of Deep Mining the Co-Expressed Genes
• Title（参考訳）: 複合発現遺伝子の深部マイニングのためのグラニュラーバイクラスタリング法
• Authors: Kaijie Xu, Witold Pedrycz, Zhiwu Li, Yinghui Quan, and Weike Nie
• Abstract要約: ビクラスタリング法は、サンプル(遺伝子)のサブセットが試験条件下で協調的に制御されるバイクラスタをマイニングするために用いられる。 残念ながら、従来の二クラスタ法はそのような二クラスタを発見するのに完全には効果がない。 本稿では,グラニュラーコンピューティングの理論を取り入れた新しい2クラスタリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.84066556597342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional clustering methods are limited when dealing with huge and heterogeneous groups of gene expression data, which motivates the development of bi-clustering methods. Bi-clustering methods are used to mine bi-clusters whose subsets of samples (genes) are co-regulated under their test conditions. Studies show that mining bi-clusters of consistent trends and trends with similar degrees of fluctuations from the gene expression data is essential in bioinformatics research. Unfortunately, traditional bi-clustering methods are not fully effective in discovering such bi-clusters. Therefore, we propose a novel bi-clustering method by involving here the theory of Granular Computing. In the proposed scheme, the gene data matrix, considered as a group of time series, is transformed into a series of ordered information granules. With the information granules we build a characteristic matrix of the gene data to capture the fluctuation trend of the expression value between consecutive conditions to mine the ideal bi-clusters. The experimental results are in agreement with the theoretical analysis, and show the excellent performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 従来のクラスタリング法は、遺伝子表現データの巨大で異質なグループを扱う場合に限られており、これは双方向クラスタリング法の開発を動機付けている。 ビクラスタリング法は、サンプル(遺伝子)のサブセットが試験条件下で協調的に制御されるバイクラスタをマイニングするために用いられる。 バイオインフォマティクス研究において、遺伝子発現データから類似の変動度を持つ一貫した傾向と傾向の2クラスターの採掘が不可欠であることが示されている。 残念ながら、従来の二クラスタ法はそのような二クラスタを発見するのに完全には効果がない。 そこで本研究では,グラニュラーコンピューティングの理論を取り入れた新しい二クラスタリング手法を提案する。 提案手法では、時系列の群と見なされる遺伝子データ行列を、順序づけられた一連の情報顆粒に変換する。 情報グラニュラーを用いて、遺伝子データの特性行列を構築し、連続した条件間の表現値の変動傾向を捉え、理想的な二クラスターをマイニングする。 実験結果は理論解析と一致し,提案手法の優れた性能を示す。

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