Clustering analysis SAGE libraries using maximal information coefficient

机译：使用最大信息系数的聚类分析Sage库

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Serial analysis of gene expression (SAGE) is an efficient technique to produce a snapshot of the messenger RNA population in a sample. Clustering method has been widely used for SAGE data mining. In this study, we employ a new published measurement (maximal information coefficient, MIC) to measure the pair-wise correlation coefficients between SAGE libraries and then cluster together libraries with similar expression pattern. In addition, we present a clustering method named MicClustSAGE. We compared the results obtained by our method and hierarchical clustering with Pearson correlation. The experimental results exhibit the performance of the proposed method on several real-life SAGE datasets.

机译：基因表达（SAGE）的序列分析是在样品中产生Messenger RNA群的快照的有效技术。聚类方法已广泛用于Sage数据挖掘。在本研究中，我们采用了新的发布测量（最大信息系数，MIC）来测量Sage库之间的一对相关系数，然后将库集群聚集在一起，具有类似的表达式模式。此外，我们介绍了一个名为micclustsage的聚类方法。我们将通过我们的方法和分层聚类与Pearson相关性进行了比较了结果。实验结果表明了在几个现实鼠尾草数据集中的提出方法的性能。

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来源
《International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition》|2015年|368p|共6页
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作者
Dongming Tang;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP301-53;
关键词
Serial analysis of gene expression; Clustering; Maximal information coefficient;

机译：基因表达的序列分析;聚类;最大信息系数;

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