کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4960605 | 1446503 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mining Negative Correlation Biclusters from Gene Expression Data using Generic Association Rules
ترجمه فارسی عنوان
مقادیر منفی معادله استخراج معادن از داده های بیان ژنی با استفاده از قوانین انجمن عمومی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
A majority of existing biclustering algorithms for microarrays data focus only on extracting biclusters with positive correlations of genes. Nevertheless, biological studies show that a group of biologically significant genes may exhibit negative correlations. In this paper, we propose a new biclustering algorithm, called NBic-ARM (Negative Biclusters using Association Rule Mining). Based on Generic Association Rules, our algorithm identifies negatively-correlated genes. To assess NBic-ARM's performance, we carried out exhaustive experiments on three real-life datasets. Our results prove NBic-ARM's ability to identify statistically and biologically significant biclusters.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 112, 2017, Pages 278-287
Journal: Procedia Computer Science - Volume 112, 2017, Pages 278-287
نویسندگان
Amina Houari, Wassim Ayadi, Sadok Ben Yahia,