Detección de conjuntos significativos de genes vía Silohuette

Autores
Abras, Guillermo Néstor; Pastore, Juan Ignacio; Brun, M.; Ballarín, Virginia Laura
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La selección de genes es una tarea importante en el área de la bioinformática, donde los genes significativos son agrupados utilizando algún criterio de significación. En el caso de clasificación de tejidos, como por ejemplo, tejido enfermo vs normal, etc., el criterio utilizado es la capacidad de proporcionar características apropiadas para la tarea de clasificación. En otros casos es interesante seleccionar grupos grandes de los genes con un comportamiento similar, independientemente de la clase. Esta tarea se realiza generalmente por algoritmo de agrupamiento, donde toda la familia de genes, o un subconjunto de ellos, se agrupan en grupos significativos. Estas técnicas proporcionan una visión sobre la posible co-regulación entre los genes, pero por lo general ofrecen grandes, tal vez enormes conjuntos, en función del número de clusters necesarios. En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo que establece una lista de genes con una expresión muy similar. Esto es posible mediante el agrupamiento de árboles completos proporcionados por el algoritmo de agrupamiento jerárquico, y el índice Silueta para la clasificación de los subconjuntos.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Selección de genes
Clustering Jerárquico
Índice Silhouette
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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