蛋白质组学与生物信息学杂志
开放获取

抽象的

CIT：基于双聚类和层次聚类的聚类识别工具

塔宾达·侯赛因、阿马拉·马扎尔、阿玛德·乌德·丁和阿西夫·米尔

聚类分析是微阵列数据研究中最流行的技术之一。如果将聚类分析嵌入到计算工具中，则可以在几分钟内分析数千个基因。借助这些现代技术，现在在药物基因组学、癌症遗传学和生物网络构建领域更容易找到微阵列数据的实际表现。通过这个项目工作，我们开发了一个聚类识别工具，即 CIT，它基于两种不同的聚类方法，即：双聚类和层次聚类。我们打算在未来拥抱 CIT 的新可能性，例如：树状图视图、交互式输出等。