R-gestützte Validierung von Clusterungen biologischer Daten
- Am Beispiel von 40 EGF- stimulierten Proteinen der Adenokarzinom MDA-MB-231 Zellreihe
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Insbesondere bei Clusterungen von biologischen Daten kann, bedingt durch biologische Varianz, die Einteilung in Gruppen abweichend sein. Es stellt sich die Frage- Wie sensitiv ist eine hierarchisches Clusterung bei systematischer Veränderung ausgewählter Parametern, die für das Erstellen der Clusterung erforderlich sind? Am Beispiel von stimulierten Krebszellen und deren Aktivitätenprofil können Proteine identifiziert werden, die für die Krankheit relevant sind. Mithilfe einer künstlich hinzugefügten Varianz werden Daten verändert und erneut eingeteilt. Ziel ist die Validierung der Cl...
Insbesondere bei Clusterungen von biologischen Daten kann, bedingt durch biologische Varianz, die Einteilung in Gruppen abweichend sein. Es stellt sich die Frage- Wie sensitiv ist eine hierarchisches Clusterung bei systematischer Veränderung ausgewählter Parametern, die für das Erstellen der Clusterung erforderlich sind? Am Beispiel von stimulierten Krebszellen und deren Aktivitätenprofil können Proteine identifiziert werden, die für die Krankheit relevant sind. Mithilfe einer künstlich hinzugefügten Varianz werden Daten verändert und erneut eingeteilt. Ziel ist die Validierung der Clusterung mithilfe der statistischen Analysesoftware R (R Development Core Team, 2009).
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