Algoritmos de biclustering para el análisis de datos provenientes de microarreglos de ADN: una revisión
El análisis de datos provenientes de experimentos con microarreglos de ADN, es una labor que, por la cantidad y complejidad de los datos, requiere del uso de herramientas bioinformáticas. Una de ellas es el biclustering, el cual tiene como objetivo principal encontrar submatrices de expresión genéti...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Autónoma de Occidente |
| Repositorio: | RED: Repositorio Educativo Digital UAO |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:red.uao.edu.co:10614/10705 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10614/10705 |
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El análisis de datos provenientes de experimentos con microarreglos de ADN, es una labor que, por la cantidad y complejidad de los datos, requiere del uso de herramientas bioinformáticas. Una de ellas es el biclustering, el cual tiene como objetivo principal encontrar submatrices de expresión genética, compuestas por un grupo de genes que se expresan de forma similar ante un conjunto de condiciones experimentales establecidas. En el presente artículo se hace un compendio de las diferentes propuestas de algoritmos que se han desarrollado para afrontar este problema |
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El Hombre y la Máquina. Número 44 (enero-junio, 2014); páginas 92-102 102 44 92 Peña, L., (2014). Algoritmos de biclustering para el análisis de datos provenientes de microarreglos de ADN: una revisión. El Hombre y la Máquina, (44), 92-102. http://hdl.handle.net/10614/10705 El hombre y la máquina Baena, D., Santos, D. & Ruiz, D. (2006). Análisis de datos de Expresión Genética mediante técnicas de Biclustering. Retrieved from http://www.lsi.us.es/docs/doctorado/ memorias/Memoria-v2.pdf [Accessed January 13, 2014] BenDor, A., Chor, B., Karp, R & Yakhini, Z. (2003). Discovering local structure in gene expression data: the order-preserving submatrix problem. Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology, 10, (3 - 4), 373 - 84. Retrieved from http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12935334 Bryan, K. (2005). Biclustering of expression data using simulated annealing. Computer-Based Medical, 383 - 388. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=1467720 [Accessed March 10, 2014]. Cheng, Y. & Church, G. (2000). Biclustering of expression data. Ismb. Retrieved from ftp://samba.ad.sdsc.edu/pub/sdsc/biology/ ISMB00/157.pdf [Accessed November 1, 2013] Cho, H., Dhillon, I., Guan, Y. & Sra, S. (2004). Minimum Sum-Squared Residue Co-Clustering of Gene Expression Data. SDM. Retrieved from http://www.iipl.fudan.edu.cn/~zhangjp/literatures/Bioinformatics/Microarray/cho04minim m. pdf [Accessed November 1, 2013]. Getz, G., Levine, E. & Domany, E. (2000). Coupled two-way clustering analysis of gene microarray data. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 97, (22), 12079 - 84. Recuperado de http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?rtid=17297&tool=pmcentrez&rende rtype=abstract. Kluger, Y., Basri, R., Chang, J., Gerstein, M. (2003). Spectral biclustering of microarray data: coclustering genes and conditions. Genome research, 13, (4), 703 - 716. Retrieved from http://genome.cshlp.org/content/13/4/703.short [Accessed November 1, 2013] Liu, J., Li, Z., Hu, Z. & Chen, Y. (2009). Multi-objective ant colony optimization biclustering of microarray data. In IEEE International Conference - Granular ComSuWinJ 200 *5& µ0 . Nanchang. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all. jsp?arnumber=5255086 [Accessed November 1, 2013] Madeira, S. C. & Oliveira, A. L. (2004). Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey. IEEE/ACM transactions on computaWional bioloJy and bioinIormaWiFV ,EEE $&M, 1, (1), 24 - 45. Retrieved from http://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/17048406. Pontes, B., Giráldez, R. & Aguilar-Ruiz, J. S. 201 . &on¿guraEOe pattern-Eased evoOutionary biclustering of gene expression data. Algorithms for molecular biology: AMB, 8, (1), 4. Retrieved from http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3668234&tool=pmcentrez&re ndertype=abstract. Sheng, Q., Moreau, Y. & De Moor, B. (2003). Biclustering microarray data by Gibbs sampling. %ioinIormaWiFV 2[Iord EnJland , 19, 2, ii 196 - 205. Retrived from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/14534190 Tibshirani, R., Hastie, T. & Eisen, M. (1999). Clustering methods for the analysis of DNA microarray data. 'eSW. 6WaWiVW. 6Wanford. Retrieved from http://citeseerx.ist.psu. edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.227.873 7&rep=rep1&type=pdf [Accessed November 5, 2013]. Wang, H., Wang, W., Yang, J. Y Yu, P. (2002). Clustering by pattern similarity in large data sets. In 3roFeedinJV oI WKe 2002 $&M SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD ¶02, 2 (p. 394). Retrieved from http://portal.acm.org/citation. cfm?doid=564691.564737 Yang, J., Wang, W., Wang, H. & Yu, P. 2002. į-clusters: Capturing subspace correlation in a large data set. In 1 WK ,nWernaWional &onIerenFe 'aWa EnJineerinJ 2002 3roFeedinJV. Retrived from http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all. jsp?arnumber=994771 [Accessed November 1, 2013] |
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Algoritmos de biclustering para el análisis de datos provenientes de microarreglos de ADN: una revisiónPeña Paz, LydaBioinformáticaADNBioinformaticsDNABiclusteringMicroarreglosAlgoritmos no linealesDNA microarrayAlgorithmsEl análisis de datos provenientes de experimentos con microarreglos de ADN, es una labor que, por la cantidad y complejidad de los datos, requiere del uso de herramientas bioinformáticas. Una de ellas es el biclustering, el cual tiene como objetivo principal encontrar submatrices de expresión genética, compuestas por un grupo de genes que se expresan de forma similar ante un conjunto de condiciones experimentales establecidas. En el presente artículo se hace un compendio de las diferentes propuestas de algoritmos que se han desarrollado para afrontar este problemaThe analysis of DNA microarray data is a compound and complex task because the amount of data. This is the reason why is important the use of bioinformatics tools. One of these is EicOustering ZKicK aims to ¿nd suEmatrices composed by a group of genes that are tightly coregulated across many experiments. In this paper, I present different algorithms to biclustering, classifying them according to the algorithm approach usedUniversidad Autónoma de Occidente2019-03-05T21:24:20Z2019-03-05T21:24:20Z2014-06Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdf11 páginasapplication/pdf01210777http://hdl.handle.net/10614/10705spaEl Hombre y la Máquina. Número 44 (enero-junio, 2014); páginas 92-1021024492Peña, L., (2014). Algoritmos de biclustering para el análisis de datos provenientes de microarreglos de ADN: una revisión. El Hombre y la Máquina, (44), 92-102. http://hdl.handle.net/10614/10705El hombre y la máquinaBaena, D., Santos, D. & Ruiz, D. (2006). Análisis de datos de Expresión Genética mediante técnicas de Biclustering. Retrieved from http://www.lsi.us.es/docs/doctorado/ memorias/Memoria-v2.pdf [Accessed January 13, 2014]BenDor, A., Chor, B., Karp, R & Yakhini, Z. (2003). Discovering local structure in gene expression data: the order-preserving submatrix problem. Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology, 10, (3 - 4), 373 - 84. Retrieved from http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12935334Bryan, K. (2005). Biclustering of expression data using simulated annealing. Computer-Based Medical, 383 - 388. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=1467720 [Accessed March 10, 2014].Cheng, Y. & Church, G. (2000). Biclustering of expression data. Ismb. Retrieved from ftp://samba.ad.sdsc.edu/pub/sdsc/biology/ ISMB00/157.pdf [Accessed November 1, 2013]Cho, H., Dhillon, I., Guan, Y. & Sra, S. (2004). Minimum Sum-Squared Residue Co-Clustering of Gene Expression Data. SDM. Retrieved from http://www.iipl.fudan.edu.cn/~zhangjp/literatures/Bioinformatics/Microarray/cho04minim m. pdf [Accessed November 1, 2013].Getz, G., Levine, E. & Domany, E. (2000). Coupled two-way clustering analysis of gene microarray data. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 97, (22), 12079 - 84. Recuperado de http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?rtid=17297&tool=pmcentrez&rende rtype=abstract.Kluger, Y., Basri, R., Chang, J., Gerstein, M. (2003). Spectral biclustering of microarray data: coclustering genes and conditions. Genome research, 13, (4), 703 - 716. Retrieved from http://genome.cshlp.org/content/13/4/703.short [Accessed November 1, 2013]Liu, J., Li, Z., Hu, Z. & Chen, Y. (2009). Multi-objective ant colony optimization biclustering of microarray data. In IEEE International Conference - Granular ComSuWinJ 200 *5& µ0 . Nanchang. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all. jsp?arnumber=5255086 [Accessed November 1, 2013]Madeira, S. C. & Oliveira, A. L. (2004). Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey. IEEE/ACM transactions on computaWional bioloJy and bioinIormaWiFV ,EEE $&M, 1, (1), 24 - 45. Retrieved from http://www.ncbi. nlm.nih.gov/pubmed/17048406.Pontes, B., Giráldez, R. & Aguilar-Ruiz, J. S. 201 . &on¿guraEOe pattern-Eased evoOutionary biclustering of gene expression data. Algorithms for molecular biology: AMB, 8, (1), 4. Retrieved from http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3668234&tool=pmcentrez&re ndertype=abstract.Sheng, Q., Moreau, Y. & De Moor, B. (2003). Biclustering microarray data by Gibbs sampling. %ioinIormaWiFV 2[Iord EnJland , 19, 2, ii 196 - 205. Retrived from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed/14534190Tibshirani, R., Hastie, T. & Eisen, M. (1999). Clustering methods for the analysis of DNA microarray data. 'eSW. 6WaWiVW. 6Wanford. 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