Biclustering de dados de expressão genética de microarranjos
Com abordagem heurística
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Extrair informações significativas dos dados de expressão genética representa um grande desafio para a comunidade de investigadores na área da computação, bem como para os biólogos. É possível determinar os padrões comportamentais dos genes, tais como a natureza da sua interação, a semelhança do seu comportamento, etc., através da análise dos dados de expressão genética. Para identificar vários padrões a partir dos dados de expressão genética, as técnicas de mineração de dados são essenciais. As principais técnicas de mineração de dados que podem ser aplicadas para...
Extrair informações significativas dos dados de expressão genética representa um grande desafio para a comunidade de investigadores na área da computação, bem como para os biólogos. É possível determinar os padrões comportamentais dos genes, tais como a natureza da sua interação, a semelhança do seu comportamento, etc., através da análise dos dados de expressão genética. Para identificar vários padrões a partir dos dados de expressão genética, as técnicas de mineração de dados são essenciais. As principais técnicas de mineração de dados que podem ser aplicadas para a análise de dados de expressão genética incluem agrupamento, classificação, mineração de regras de associação, etc. O agrupamento é uma técnica importante de mineração de dados para a análise de dados de expressão genética. No entanto, o agrupamento tem algumas desvantagens. Para superar os problemas associados ao agrupamento, foi introduzido o biclustering.
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