Pattern-driven neighborhood search for biclustering of microarray data

Biclustering aims at finding subgroups of genes that show highly correlated behaviors across a subgroup of conditions. Biclustering is a very useful tool for mining microarray data and has various practical applications. From a computational point of view, biclustering is a highly combinatorial search problem and can be solved with optimization methods

Biclustering Algorithm for Embryonic Tumor Gene Expression Dataset: LAS Algorithm

An important step in considering of gene expression data is obtained groups of genes that have similarity patterns. Biclustering methods was recently introduced for discovering subsets of genes that have coherent values across a subset of conditions. The LAS algorithm relies on a heuristic randomized search to find biclusters. In this paper, we introduce biclustering LAS algorithm and then apply this procedure for real value gene expression data. In this study after normalized data, LAS performed. 31 biclusters were  discovered that 26 of them were for positive gene expression values and others were for negative. Biological validity for LAS procedure in biological process, in molecular function and in cellular component were 77.96% , 62.28% and 74.39% respictively. The result of biological validation of LAS algorithm in this study had shown LAS algorithm effectively convenient in discovering good biclusters

Unsupervised Algorithms for Microarray Sample Stratification

The amount of data made available by microarrays gives researchers the opportunity to delve into the complexity of biological systems. However, the noisy and extremely high-dimensional nature of this kind of data poses significant challenges. Microarrays allow for the parallel measurement of thousands of molecular objects spanning different layers of interactions. In order to be able to discover hidden patterns, the most disparate analytical techniques have been proposed. Here, we describe the basic methodologies to approach the analysis of microarray datasets that focus on the task of (sub)group discovery.Peer reviewe

Desarrollo y aplicación de métodos estadísticos basados en recortes imparciales a datos de expresión génica de alta dimensionalidad

En esta Tesis proponemos la utilización de métodos estadísticos basados en recortes imparciales que, aplicados a matrices de datos de expresión génica de alta dimensionalidad, permiten obtener estimadores con funcionamiento robusto mediante la eliminación de un porcentaje de individuos. La aplicación de este tipo de estrategias nos va a permitir caracterizar el nivel de expresión típico de cada gen en medidas de escala genómica (genome-wide) como el que aparece asociado al comportamiento de una mayoría de condiciones, utilizando una adaptación del estimador smart a una situación unidimensional. Nuestra aproximación plantea utilizar como procedimiento de recorte de partida el estimador MCD , lo que permite obtener una representación simplificada para el estimador smart y la obtención de un algoritmo más eficiente que el disponible actualmente. La estimación de los parámetros que describen el comportamiento típico de un gen, va a permitir identificar mejor condiciones que manifiestan expresión diferencial y nuevas definiciones para caracterizar genes que muestran comportamientos de expresión generalizada (tipo gen housekeeping). El estimador propuesto será la base de estadísticos para identificar comportamientos atípicos en muestras clasificadas inicialmente como homogéneas, y también para contrastar expresión diferencial entre condiciones diferentes. Basado en los mismos principios, proponemos la utilización de metodología para encontrar grupos de genes (clústers) que co-expresan y para encontrar agrupaciones conjuntas de genes y de condiciones que comparten patrones de co-expresión. Los procedimientos de agrupación propuestos incorporan el recorte de un porcentaje de genes y de condiciones para aumentar la robustez de la clasificación propuesta. Para todos los procedimientos propuestos se han desarrollado funciones, algoritmos y programas de R que los implementan. El funcionamiento de los métodos se ha ilustrado utilizando datos simulados y sobre todo utilizando varios conjuntos de datos reales correspondientes a experimentos y estudios biológicos con microarrays de oligonucleótidos de alta densidad, que es una de las tecnologías genómicas de gran escala más utilizadas para el estudio de la expresión génica.Departamento de Estadística e Investigación Operativa2012-11-0