
Algoritmos de identificación de biclústeres con evolución coherente en microarreglos de ADN [Algorithms for discover coherent evolution biclusters on DNA microarrays]
Author(s) -
Lyda Peña Paz
Publication year - 2016
Publication title -
ventana informatica
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
ISSN - 0123-9678
DOI - 10.30554/ventanainform.33.1396.2015
Subject(s) - biclustering , dna microarray , algorithm , computer science , humanities , artificial intelligence , gene , philosophy , biology , genetics , gene expression , cluster analysis , cure data clustering algorithm , correlation clustering
El Biclustering es una técnica empleada para el análisis de microarreglos de ADN, con el objetivo de identificar subgrupos de genes y de condiciones que muestren patrones similares de comportamiento. Existen diferentes tipos de biclústeres, siendo los de evolución coherente uno de los más difíciles de identificar debido a que no se consideran los valores exactos de los niveles de expresión sino el sentido en que se mueven. En este trabajo se presenta inicialmente un resumen de los algoritmos utilizados en la identificación de biclústeres con evolución coherente, seguido del análisis de estos y las propuestas para el desarrollo de nuevos algoritmos.Palabras Claves: Bioinformática, Microarreglos ADN, Biclustering.Biclustering is an important technique to microarray data analysis. Biclustering aims to identify a subset of genes that are co-regulated under a subset of conditions. It is possible to identify different types of biclusters in microarrays specifically, constant values, coherent values and coherent evolution. Coherent evolution bicluster is a particular type of bicluster that considers the variability of the expression level but not the exact value, so that the process for finding this kind of bicluster is more difficult because there is not a mathematical model that explains the values of expression levels included in the bicluster. This paper is a review of the different algorithm proposed to do this task and some ideas for new developments are proposed.Keywords: Bioinformatics, DNA microarrays, Biclustering