所有作者：曾涛 刘娟
作者单位：武汉大学计算机学院
论文摘要：双向聚类技术在各种研究领域中的应用都面临着极大的困难，在对基因表达模式的研究中尤其如此。除了平移模式，随着对基因调控网络研究的深入，已发现还有放缩模式甚至更一般形式的线性模式的存在，故这些模式都是十分重要的研究对象。与仅能正确识别平移模式的MSR度量相比，MMSE度量具有在统一理论框架下对上述三种模式做合理评价的能力。然而在MMSE提出的同时，却是与节点添加双向聚类框架相结合来做实际的双向聚类挖掘，这是一种传统但低效的实现方法。另一方面，其它多数的双向聚类方法为了避免冗余，常常只能输出若干个首先计算出来的双向聚类，这又导致我们无法从这些方法的结果中获得所有潜在的基因表达模式的分布情况。 针对上述问题，本文结合MMSE度量进一步提出误差界定线性模式，并设计出一种有效枚举所有这类带约束线性模式的双向聚类技术，称为误差界定双向聚类技术(记为EB：Error-bounded Bi-clustering)。通过在５４个模式测试数据集和３个酵母细胞周期数据集上地广泛检验：依据生物重要性的P-值检验，EB与目前最先进的聚类/双向聚类技术相比有着相近的生物模式挖掘能力；而依据对已知聚类的恢复度，EB比多数双向聚类方法有着更强的背景聚类恢复能力。
关键词： 基因表达 误差界定线性模式 双向聚类技术
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