Filtration of DNA Nucleotide Gene Expression Profiles in the Systems of Biological Objects Clustering

Abstract

Abstract.Researches on an optimization of the filtration process of DNA nucleotides gene expression profiles are presented in the article. The data of lung cancer patients E-GEOD-68571 of Array Express database were used as experimental data. Filtration was carried out under the terms of the expression detecting of corresponding gene, herewith the variance of gene expression, the absolute value of expression and the Shannon entropy were used as criteria. The value of thresholding coefficient was estimated on the basis of average proximity measure of objects within the homogenous group and between groups. 470 columns were removed in the process of data filtering, and the matrix dimension of the test data has changed from (967129) to (966659). Estimation of the quality of information processing was performed by the comparative analysis of the clustering results of processed and unprocessed data.

Technology of Wavelet-Filtration of the Gene Expression Profiles in Order to Remove the Background Noise

“…В [15] представлен сравнительный анализ методов обработки профилей экспрессий генов больных раком легких, полученных посредством ДНК-микрочиповых экспериментов, определена оптимальная комбинация методов с использованием критерия энтропия Шеннона. Вопросам редукции неинформативных профилей экспрессий генов с учетом статистических и энтропийных критериев посвящена работа [16]. Представленная технология пошаговой обработки профилей экспрессии генов позволяет сократить количество признаков на 6-10 процентов, что повышает информативность данных для дальнейших исследований.…”

“…У [15] представлено порівняльний аналіз методів обробки профілів експресій генів, хворих на рак легенів, отриманих шляхом ДНК-мікрочіпових експериментів, визначено оптимальну комбінацію методів з використанням критерію ентропія Шеннона. Питанням редукції неінформативних профілів експресій генів з огляду на статистичні та ентропійні критерії присвячено роботу [16]. Представлена технологія покрокової обробки профілів експресій генів дозволяє скоротити кількість ознак на 6-10 відсотків, що підвищує інформативність даних для подальших досліджень.…”