Biclustering de datos de expresión génica de microarrays
Con enfoque heurístico
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Extraer información significativa de los datos de expresión génica supone un gran reto tanto para la comunidad de investigadores en el campo de la informática como para los biólogos. Es posible determinar los patrones de comportamiento de los genes, como la naturaleza de su interacción, la similitud de su comportamiento, etc., mediante el análisis de los datos de expresión génica. Para identificar diversos patrones a partir de los datos de expresión génica, son esenciales las técnicas de minería de datos. Las principales técnicas de minería de datos que se pueden aplicar al aná...
Extraer información significativa de los datos de expresión génica supone un gran reto tanto para la comunidad de investigadores en el campo de la informática como para los biólogos. Es posible determinar los patrones de comportamiento de los genes, como la naturaleza de su interacción, la similitud de su comportamiento, etc., mediante el análisis de los datos de expresión génica. Para identificar diversos patrones a partir de los datos de expresión génica, son esenciales las técnicas de minería de datos. Las principales técnicas de minería de datos que se pueden aplicar al análisis de datos de expresión génica incluyen la agrupación, la clasificación, la minería de reglas de asociación, etc. La agrupación es una técnica de minería de datos importante para el análisis de datos de expresión génica. Sin embargo, la agrupación tiene algunas desventajas. Para superar los problemas asociados a la agrupación, se introduce la biclusterización.
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