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Artículo

On Evolutionary Algorithms for Biclustering of Gene Expression Data

Carballido, Jessica AndreaIcon ; Gallo, Cristian AndrésIcon ; Dussaut, Julieta SolIcon ; Ponzoni, IgnacioIcon
Fecha de publicación: 07/2015
Editorial: Bentham Science Publishers
Revista: Current Bioinformatics
ISSN: 1574-8936
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Computación

Resumen

Past decades have seen the rapid development of microarray technologies making available large amounts of gene expression data. Hence, has become increasingly important to count with reliable methods that interpret this information in order to discover new biological knowledge. In this review paper we aim to describe the main existing evolutionary methods that analyze microarray gene expression data by means of biclustering techniques. Strategies will be classified according to the evaluation metric they use to quantify the quality of the biclusters. In this context, the main evaluation measures namely mean squared residue, virtual error and transposed virtual error are first presented. Then, the main evolutionary algorithms, which find biclusters in gene expression data matrices using those metrics, are described and compared.
Palabras clave: Evolutionary Algorithms , Biclustering , Gene Expression Data , Evaluation Metrics , Microarray Analysis , Regulatory Networks
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/45891
DOI: http://dx.doi.org/10.2174/1574893609666140829204739
URL: http://www.eurekaselect.com/124284/article
Colecciones
Articulos(CCT - BAHIA BLANCA)
Articulos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - BAHIA BLANCA
Citación
Carballido, Jessica Andrea; Gallo, Cristian Andrés; Dussaut, Julieta Sol; Ponzoni, Ignacio; On Evolutionary Algorithms for Biclustering of Gene Expression Data; Bentham Science Publishers; Current Bioinformatics; 10; 3; 7-2015; 259-267
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