Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index
Esta investigación evalúa el rendimiento de los algoritmos de agrupación más conocidos utilizando el índice de estabilidad biológica (BSI). Se realizó una comparación entre los algoritmos de agrupación, para determinar de estos cuál es el óptimo según el puntaje obtenido en cada algoritmo, la agrupa...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | , |
| Médium: | article |
| Jazyk: | eng |
| Vydáno: |
2020
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/257 |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Přidat tag | _version_ | 1845166842833797120 |
|---|---|
| author | Urgilés, Miguel |
| author2 | Ulcuango, Michael Pazmiño, Rubén |
| author2_role | author author |
| author_facet | Urgilés, Miguel Ulcuango, Michael Pazmiño, Rubén |
| author_role | author |
| collection | Revista Perfiles |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Urgilés, Miguel Ulcuango, Michael Pazmiño, Rubén |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2020-01-31 |
| dc.format.none.fl_str_mv | application/pdf |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | https://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/257 10.47187/perf.v1i23.257 |
| dc.language.none.fl_str_mv | eng |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| dc.relation.none.fl_str_mv | https://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/257/212 |
| dc.rights.none.fl_str_mv | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | Perfiles; Vol. 1 No. 23 (2020): [January - June 2020]; 12-19 Perfiles; Vol. 1 Núm. 23 (2020): [Enero - Junio 2020]; 12-19 2477-9105 reponame:Revista Perfiles instname:Escuela Superior Politécnica de Chimborazo instacron:ESPOCH |
| dc.subject.none.fl_str_mv | genes biological indices statistics comparison intensive Science Biological Sciences genes índices biológicos estadistica comparación Ciencia intensiva Ciencias Biológicas |
| dc.title.none.fl_str_mv | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index AGRUPACIÓN DE GENES EN CIENCIA INTENSIVA: COMPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TENDENCIA MEDIANTE EL ÍNDICE DE ESTABILIDAD BIOLÓGICA |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares |
| description | Esta investigación evalúa el rendimiento de los algoritmos de agrupación más conocidos utilizando el índice de estabilidad biológica (BSI). Se realizó una comparación entre los algoritmos de agrupación, para determinar de estos cuál es el óptimo según el puntaje obtenido en cada algoritmo, la agrupación de génica en Ciencia Intensiva, el mismo que utiliza bases de datos extensas para cubrir casi todos los resultados que pudiesen ocurrir realmente. Se aplica este método a una base de datos de expresión de genes (Microarray). El análisis se lo realizó a la base de datos “mouse” incluida en el paquete clValid en el software R, para el estudio de las células mesenquimales de ratones (cresta neural y el mesodermo derivado), también se utiliza métodos gráficos como los dendogramas para un primer enfoque. Para la selección del algoritmo óptimo, se calculó el índice biológico de estabilidad para cada algoritmo de agrupación siendo el mejor, el que más cerca de la unidad se encuentre. En consecuencia, el algoritmo más estable para dicha base de datos es “Diana”. Para llegar a este resultado se visualizó gráficamente el número de clústeres con la respuesta obtenida en cada caso; se tomó como el algoritmo óptimo el que más se apegue a la realidad del problema teniendo en cuenta su puntaje en los índices y además con la ayuda de un gráfico de filogenética para un ultimo enfoque. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | article |
| id | REVPERFIL_aac5b116a23bc03628ca0ef0ca085e22 |
| identifier_str_mv | 10.47187/perf.v1i23.257 |
| instacron_str | ESPOCH |
| institution | ESPOCH |
| instname_str | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| language | eng |
| network_acronym_str | REVPERFIL |
| network_name_str | Revista Perfiles |
| oai_identifier_str | oai:ojs2.localhost:article/257 |
| publishDate | 2020 |
| publisher.none.fl_str_mv | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| reponame_str | Revista Perfiles |
| repository.mail.fl_str_mv | |
| repository.name.fl_str_mv | Revista Perfiles - Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| repository_id_str | 0 |
| rights_invalid_str_mv | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spelling | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability indexAGRUPACIÓN DE GENES EN CIENCIA INTENSIVA: COMPARACIÓN Y ANÁLISIS DE TENDENCIA MEDIANTE EL ÍNDICE DE ESTABILIDAD BIOLÓGICAUrgilés, MiguelUlcuango, MichaelPazmiño, Rubéngenesbiological indicesstatisticscomparisonintensive ScienceBiological Sciencesgenesíndices biológicosestadisticacomparaciónCiencia intensivaCiencias BiológicasEsta investigación evalúa el rendimiento de los algoritmos de agrupación más conocidos utilizando el índice de estabilidad biológica (BSI). Se realizó una comparación entre los algoritmos de agrupación, para determinar de estos cuál es el óptimo según el puntaje obtenido en cada algoritmo, la agrupación de génica en Ciencia Intensiva, el mismo que utiliza bases de datos extensas para cubrir casi todos los resultados que pudiesen ocurrir realmente. Se aplica este método a una base de datos de expresión de genes (Microarray). El análisis se lo realizó a la base de datos “mouse” incluida en el paquete clValid en el software R, para el estudio de las células mesenquimales de ratones (cresta neural y el mesodermo derivado), también se utiliza métodos gráficos como los dendogramas para un primer enfoque. Para la selección del algoritmo óptimo, se calculó el índice biológico de estabilidad para cada algoritmo de agrupación siendo el mejor, el que más cerca de la unidad se encuentre. En consecuencia, el algoritmo más estable para dicha base de datos es “Diana”. Para llegar a este resultado se visualizó gráficamente el número de clústeres con la respuesta obtenida en cada caso; se tomó como el algoritmo óptimo el que más se apegue a la realidad del problema teniendo en cuenta su puntaje en los índices y además con la ayuda de un gráfico de filogenética para un ultimo enfoque.This research evaluates the performance of the best known clustering algorithms using the biological stability index (BSI). A comparison was made between the clustering algorithms, to determine which is the optimum according to the score obtained in each algorithm, the group of genetics in Intensive Science, which uses extensive databases to cover almost all the results that could probably really. This method is applied to a gene expression database (Microarray). The analysis was performed on the "mouse" database included in the clValid package in the R software, for the study of mouse mesenchymal cells (neural crest and derived mesoderm), graphic methods, such as dendograms, are used for a first approach. For the selection of the optimal algorithm, the biological stability index was calculated for each clustering algorithm, the best being the one closest to the unit. Consequently, the most stable algorithm for this database is "Diana". To reach this result, the number of clusters with the response obtained in each case was visualized graphically; the optimal algorithm was taken as the one that most closely matches the reality of the problem, taking into account its score in the indexes and also with the help of a phylogenetic graph for a final approach.Escuela Superior Politécnica de Chimborazo2020-01-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttps://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/25710.47187/perf.v1i23.257Perfiles; Vol. 1 No. 23 (2020): [January - June 2020]; 12-19Perfiles; Vol. 1 Núm. 23 (2020): [Enero - Junio 2020]; 12-192477-9105reponame:Revista Perfilesinstname:Escuela Superior Politécnica de Chimborazoinstacron:ESPOCHenghttps://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/257/212https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2024-03-22T19:37:02Zoai:ojs2.localhost:article/257Portal de revistashttps://perfiles.espoch.edu.ec/Universidad públicahttps://espoch.edu.ecEcuador2477-91051390-5740opendoar:02024-03-22T19:37:02Revista Perfiles - Escuela Superior Politécnica de Chimborazofalse |
| spellingShingle | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index Urgilés, Miguel genes biological indices statistics comparison intensive Science Biological Sciences genes índices biológicos estadistica comparación Ciencia intensiva Ciencias Biológicas |
| status_str | publishedVersion |
| title | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| title_full | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| title_fullStr | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| title_full_unstemmed | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| title_short | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| title_sort | Gene clustering at intensice science: comparison using biological stability index |
| topic | genes biological indices statistics comparison intensive Science Biological Sciences genes índices biológicos estadistica comparación Ciencia intensiva Ciencias Biológicas |
| url | https://perfiles.espoch.edu.ec/index.php/perfiles/article/view/257 |