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Mapper（TTMap），用于增强全球基因表达数据集的分析。首先，TTMap识别控制组中的不同特征，进行调整，并识别异常值。其次，在高维空间中计算每个测试样本与控制组的偏差，并使用新的基于Mapper的拓扑算法在两个层次上对测试样本进行聚类：全局层和局部层。所有参数都是经过仔细选择或数据驱动的，避免了任何用户引起的偏见。该方法稳定，可以组合不同的数据集进行分析，并且可以识别出重要的子组。它在敏感性和稳定性方面优于当前的聚类方法，尤其是在样本量较小的情况下；结果不受对照样本移除、标准化选择或数据子集选择的影响。TTMap适用于复杂、高度可变的生物样品，并有望用于个性化药物<\/jats:p>\n<\/jats:sec>\n\n个可用性和实施<\/jats:title>\nTTMap作为生物导体中的R包提供<\/jats:p>\n<\/jats:sec>\n\n个补充信息<\/jats:title>\n补充数据可在生物信息学在线获取<\/jats:p>\n“，”DOI“：”10.1093\/生物信息学\/btz052“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2019,2,6]]，”date-time“：”2019-02-06T20:14:20Z“，”timestamp“：1549484060000}，“page”：“3339-3347”，“source”：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：9，”title“：[”Two-Tier Mapper，一种用于增强全球基因表达分析的基于拓扑的无偏聚类方法“]，”前缀“：”10.1093“，”卷“：”35“，”作者“：[{”给定“：”Rachel“，”家族“：”Jeitziner“，”序列“：”first“，”affiliation“：[}”name“：”瑞士实验癌症研究所生命科学学院，Ecole Polytechnology F\u00e9d\u00e9-rale de Lausanne，Lousanne CH-1015，Switzerland“}]}，{“given”：“Mathieu”，“family”：“Carri\u00e 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