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参考：马德拉SC和奥利维拉AL（2004）生物数据分析的双聚类算法：一项调查。IEEE/ACM跨计算机生物信息1(1):24-45

参考帮助

摘要

许多聚类方法被提出用于分析从微阵列实验中获得的基因表达数据。然而，将标准聚类方法应用于基因的结果是有限的。这种限制是由于存在许多实验条件，其中基因的活性是不相关的。当执行条件聚类时，也存在类似的限制。为此，提出了许多对数据矩阵的行和列维度执行同时聚类的算法。目标是找到子矩阵，即基因亚群和条件亚群，其中基因对每个条件都表现出高度相关的活动。在本文中，我们将这类算法称为双聚类。双聚类在文献中也被称为协同聚类和直接聚类等名称，并已用于信息检索和数据挖掘等领域。在这项综合调查中，我们分析了大量现有的双聚类方法，并根据它们可以找到的双聚类类型、发现的双聚类模式、执行搜索的方法、评估解决方案的方法和目标应用程序对其进行分类。

引用类型
比较研究|期刊文章
作者
马德拉SC,奥利维拉
主要照明
其他照明设备
审查对象

基因本体注释

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基因/复合物 限定符 基因本体术语 方面 注释扩展名 证据 方法 来源 分配时间 参考

表型注释

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基因 表型 实验类型 突变体信息 应变背景 化学品 细节 参考

疾病注释

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基因 疾病本体术语 限定符 证据 方法 来源 分配时间 参考

法规注释

使用表下方的下拉列表增加此页面上显示的总行数，或使用在表格右上角滚动页面，浏览表格页面；使用列右侧的箭头按该列排序的标题；要按特定实验类型筛选表，请在“筛选”框中键入关键字（例如，“微阵列”）；使用下载按钮将此表下载为.txt文件，或单击分析以使用GO Term Finder、GO Slim Mapper、SPELL或YeastMine进一步查看和分析目标基因列表。

调节器 目标 方向 监管 发生时间 方法 证据

翻译后修改

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现场 修改 修饰符 参考

交互注释

遗传相互作用

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互动者 互动者 阿勒 化验 注释 行动 表型 SGA得分 P值 来源 参考

物理交互作用

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互动者 互动者 化验 注释 行动 修改 来源 参考

功能补充注释

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基因 物种 基因ID 应变背景 方向 细节 来源 参考

发布的数据集

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数据集 描述 关键词 条件数量 参考