Bigomejora del análisis de enriquecimiento en grupos de genes
ISSN: 2173-0903
Año de publicación: 2014
Número: 14
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: MoleQla: revista de Ciencias de la Universidad Pablo de Olavide
Resumen
El análisis de enriquecimiento de genes permite hacer una validación, basada en conocimiento biológico previo, de los resultados obtenidos por técnicas de agrupación de genes (Clustering y Biclustering) sobre bases de datos de expresión genética. En este artículo se presenta BIGO, una herramienta que mejora dicho análisis aportando nuevas informaciones que permiten acotar mejor el estudio y generar nuevas conclusiones
Referencias bibliográficas
- Norberto Diaz, ”Tesis Doctoral: Similitud funcional de genes basada en conocimiento biologico”. ´
- S.C. Madeira and A.L. Oliveira, ”Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey,” IEEE Transactions on computational Biology and Bioinformatics, vol. 1, no. 1, pp. 24 - 45, Jan/Mar 2004.
- P. Baldi and G.W. Hatfield ”DNA Microarrays and Gene Expression. From Experiments to Data Analysis and Modelling,” Cambridge University Press, 2002.
- G. Kerr, H.J. Ruskin, M. Crane and P. Doolan ”Techniques for clustering gene expression data,” Computers in Biology and Medicine, 38, pp. 289 - 293, Mar 2008.
- D. Jiang, C. Tang and A. Zhang ”’Cluster Analysis for Gene Expression Data: A Survey,”’ vol. 16, no. 11, pp 1370 - 1386, Nov 2004.
- C. van Rijsbergen. Information Retrieval. Second Edition, Butterworths, 1979.
- Priness, O. Maimon, and I. Ben-Gal. Evaluation of geneexpression clustering via mutual information distance measure. BMC Bioinformatics, 8:111+, March 2007.
- Rempher K.J. and Urquico K. ”The P value: What it really means,” American Nurse Today, 2(5), pp 13 - 15. 2007.
- Bauer S, Grossmann S, Vingron M and Robinson PN. ”Ontologizer 2.0–a multifunctional tool for GO term enrichment analysis and data exploration.” Bioinformatics (Oxford University Press), 24(14), pp. 1650 - 1651, 2008.