Statistical estimation of cluster boundaries in gene expression profile data
Statistical estimation of cluster boundaries in gene expression profile data
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基因表达谱数据中簇边界的统计估计
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Toh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
K. Horimoto;H. Toh
动机
由于微阵列技术的进步，基因表达谱数据正在迅速积累。丰富的数据进行分析，通过聚类程序，提取有用的信息，基因固有的数据。在聚类分析中，系统地确定基因簇的边界，而不是通过视觉检查和生物学知识，仍然是具有挑战性的。
结果
我们提出了一种统计方法来估计表达谱的层次聚类中的聚类数。在层次聚类之后，在树状图中的节点处的配置文件的统计特性通过基于回归的值（多元回归分析中的方差膨胀因子）来评估。该评估导致自动确定聚类边界，而无需任何额外的分析和测量基因的任何生物学知识。本程序的性能证明了2467酵母基因的配置文件，具有非常有前途的结果。
可用性
一套程序将根据要求以电子方式发送。
接触
网址：horimoto@post.saga-med.ac.jp;toh@beri.co.jp
MOTIVATION
Gene expression profile data are rapidly accumulating due to advances in microarray techniques. The abundant data are analyzed by clustering procedures to extract the useful information about the genes inherent in the data. In the clustering analyses, the systematic determination of the boundaries of gene clusters, instead of by visual inspection and biological knowledge, still remains challenging.
RESULTS
We propose a statistical procedure to estimate the number of clusters in the hierarchical clustering of the expression profiles. Following the hierarchical clustering, the statistical property of the profiles at the node in the dendrogram is evaluated by a statistics-based value: the variance inflation factor in the multiple regression analysis. The evaluation leads to an automatic determination of the cluster boundaries without any additional analyses and any biological knowledge of the measured genes. The performance of the present procedure is demonstrated on the profiles of 2467 yeast genes, with very promising results.
AVAILABILITY
A set of programs will be electronically sent upon request.
CONTACT
horimoto@post.saga-med.ac.jp; toh@beri.co.jp
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