Comparative analysis of clustering methods for gene expression time course data
Genet. mol. biol
;
27(4): 623-631, Dec. 2004. ilus, tab, graf
Artigo
em Inglês
| LILACS
| ID: lil-391239
RESUMO
This work performs a data driven comparative study of clustering methods used in the analysis of gene expression time courses (or time series). Five clustering methods found in the literature of gene expression analysis are compared agglomerative hierarchical clustering, CLICK, dynamical clustering, k-means and self-organizing maps. In order to evaluate the methods, a k-fold cross-validation procedure adapted to unsupervised methods is applied. The accuracy of the results is assessed by the comparison of the partitions obtained in these experiments with gene annotation, such as protein function and series classification.
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Análise por Conglomerados
/
Expressão Gênica
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Revista:
Genet. mol. biol
Assunto da revista:
Genética
Ano de publicação:
2004
Tipo de documento:
Artigo
/
Documento de projeto
País de afiliação:
Brasil
Instituição/País de afiliação:
Universidade Federal de Pernambuco/BR
/
Universidade Federal do Rio Grande do Norte/BR
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