著者

岡田 吉史 藤渕航 ホートン・ポール

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.99, pp.17-23, 2006-09-15

被引用文献数

1

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遺伝子発現データから,ある特定の条件下において類似の発現動態を示す"遺伝子発現モジュール"を抽出する方法として,Biclusteringが注目されつつある.本研究では,極大2部クリークの全列挙法に基づくBiclustering法(BiModule)を開発した.我々は,これを人工データおよびS.Cerevisiaeの遺伝子発現データに適用し,既存の代表的なBiclustering法によるモジュール抽出結果との比較実験を行った.本報告では,BiModuleが他手法に比較して,人工的に埋め込まれたBiclusterをより高い精度で検出し,さらには,Gene Ontologyにおける機能アノテーションや既知のタンパク質相互作用を良く反映したモジュールを抽出可能であることを示す.In recent years, biclustering methods have been suggested to discover gene expression modules with shared expression behavior under certain experimental conditions. In this report, we propose a new biclustering method, BiModule, based on a maximal biclique enumeration algorithm. Comparative experiments to existing salient biclustering methods are performed to test the validity of biclusters extracted by BiModule using synthetic data and real expression data. We show that BiModule provides high performance compared to the other methods in extracting artificially-embedded modules as well as modules strongly related to GO annotations and protein-protein interactions.