Defining clusters from a hierarchical cluster tree: the Dynamic Tree Cut package for R

doi:10.1093/bioinformatics/btm563

.2008年3月1日；24(5):719-20.

doi:10.1093/bioinformatics/btm563。 Epub 2007年11月16日。

从层次化集群树定义集群：R的Dynamic tree Cut包

彼得·朗菲尔德¹, Bin Zhang（张斌）, 史蒂夫·霍瓦思

附属公司

PMID： 18024473
内政部： 10.1093/生物信息学/btm563

从层次化集群树定义集群：R的Dynamic tree Cut包

彼得·朗菲尔德等。生物信息学. 2008.

.2008年3月1日；24(5):719-20.

doi:10.1093/bioinformatics/btm563。 Epub 2007年11月16日。

作者

彼得·朗菲尔德¹, Bin Zhang（张斌）, 史蒂夫·霍瓦思

附属

¹美国加利福尼亚大学洛杉矶分校人类遗传学系，加利福尼亚州90095-7088。

PMID： 18024473
内政部： 10.1093/生物信息学/btm563

摘要

总结：层次聚类是检测基因组数据中簇的一种广泛使用的方法。簇是通过从树状图上剪下分支来定义的。常用但不灵活的方法使用恒定高度截止值；该方法在复杂树状图上表现出次优的性能。我们提出了Dynamic Tree Cut R包，该包实现了新的动态分支切割方法，用于根据形状检测树状图中的簇。与恒定高度截止法相比，我们的技术具有以下优点：（1）它们能够识别嵌套簇；（2）它们是灵活的星团形状参数，可以调整以适应手头的应用；（3）它们适用于自动化；（4）它们可以选择性地结合层次聚类和围绕medoids划分的优点，从而更好地检测异常值。我们通过将这些方法应用于蛋白质相互作用网络数据和模拟基因表达数据集来说明这些方法的使用。

可利用性：Dynamic Tree Cut方法在R包中实现，该包位于http://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/BranchCutting。

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