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BiCluE - Exact and heuristic algorithms for weighted bi-cluster editing of biomedical data

机译:BiCluE-生物医学数据加权双聚类编辑的精确和启发式算法

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摘要

Background The explosion of biological data has dramatically reformed today's biology research. The biggest challenge to biologists and bioinformaticians is the integration and analysis of large quantity of data to provide meaningful insights. One major problem is the combined analysis of data from different types. Bi-cluster editing, as a special case of clustering, which partitions two different types of data simultaneously, might be used for several biomedical scenarios. However, the underlying algorithmic problem is NP-hard.
机译:背景技术生物学数据的爆炸式发展极大地改变了当今的生物学研究。对于生物学家和生物信息学家来说,最大的挑战是对大量数据的集成和分析,以提供有意义的见解。一个主要问题是对不同类型数据的综合分析。作为群集的特例,双群集编辑可同时对两种不同类型的数据进行分区,可用于多种生物医学方案。但是,潜在的算法问题是NP难的。

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