Мы хотели бы использовать иерархическую кластеризацию или кластеризацию k-средств для кластеризации генов в нашем наборе данных на основе их функции. Мы получили идентификатор GO для каждого гена, и теперь мы хотели бы сгруппировать их в группы на основе функции, предпочтительно иерархической. Это означает снизу (где каждая функция уникальна) до верхних уровней (где у нас есть более обобщенные / группы функций). Мы программируем на R.
Заранее спасибо за помощь!
Usuall one либо выполняет анализ дифференциальной экспрессии между двумя условиями, либо объединяет гены в кластеры на основе экспрессии в разных условиях или временных точках. После этого можно искать чрезмерное количество терминов GO в дифференциально экспрессируемых наборах генов или в кластерах.
Возможно, вас заинтересует GeneMania (http://www.genemania.org/) - вы можете ввести список генов, которые будут представлены в сети (с множеством вариантов настройки и расширения). Этот инструмент снова предоставит вам термины GO, которые обогащаются в сети. Второй интересный инструмент - это Gorilla (http://cbl-gorilla.cs.technion.ac.il/) - это покажет саму иерархию GO с подсвеченными терминами GO, если они обогащены.
k-средство не подходит для такого рода данных.
Вместо этого обратите внимание на специализированные алгоритмы для этих данных, в частности на алгоритмы бикластеризации.
