Fast gene ontology based clustering for microarray experiments.
Fast gene ontology based clustering for microarray experiments.
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DOI：
10.1186/1756-0381-1-11
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发表时间：
2008-11-21
期刊：
影响因子：
4.5
通讯作者：
Hautaniemi, Sampsa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ovaska, Kristian;Laakso, Marko;Hautaniemi, Sampsa
微阵列实验的分析通常会产生数百个疾病相关基因的列表。为了提出这些基因的共同生物过程和功能，具有统计测试的基因本体注释被广泛使用。然而，这些分析可以产生大量显着改变的生物过程。因此，解释 GO 结果并确定新的可测试的生物学假设通常具有挑战性。我们提供使用基因本体术语的语义相似性并结合聚类和热图可视化来进行高级基因注释的快速软件。该方法允许快速识别共享相同基因本体簇的基因。与现有实现相比，我们基于 R 的语义相似性开源包具有超过 2000 倍的速度优势。从生成的层次聚类树状图中可以识别出共享 GO 术语的基因，并且可以从热图中看出它们在基因表达模式上的差异。这些方法有助于对数据分析产生的基因进行高级注释。
Analysis of a microarray experiment often results in a list of hundreds of disease-associated genes. In order to suggest common biological processes and functions for these genes, Gene Ontology annotations with statistical testing are widely used. However, these analyses can produce a very large number of significantly altered biological processes. Thus, it is often challenging to interpret GO results and identify novel testable biological hypotheses. We present fast software for advanced gene annotation using semantic similarity for Gene Ontology terms combined with clustering and heat map visualisation. The methodology allows rapid identification of genes sharing the same Gene Ontology cluster. Our R based semantic similarity open-source package has a speed advantage of over 2000-fold compared to existing implementations. From the resulting hierarchical clustering dendrogram genes sharing a GO term can be identified, and their differences in the gene expression patterns can be seen from the heat map. These methods facilitate advanced annotation of genes resulting from data analysis.
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