應用高頻項目集探勘技術在DNA晶片雙聚類問題之研究

Applications of Frequent Itemset Mining on Biclustering Data Analysis for DNA Chips

10.29768/JNTUT.201106.0005

吳建文(Chien-Wen Wu)；李恕毅(Shu-Yi Li)

資料探勘 ； 高頻項目集 ； 雙聚類 ； DNA晶片 ； Data Mining ； Frequent Itemset ； Biclustering ； DNA Chips

臺北科技大學學報

44卷1期（2011 / 06 / 01）

65 - 75

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雙聚類基因表現分析問題是生物晶片應用上的一個重要問題，它可以應用在新藥開發、基因表現比較及基因序列分析等領域。然而現有的研究方法，或者難以處理大量的基因資料，或者很難統合成單一個演算法來解決所有的應用問題。本研究的主要目的是應用高頻項目集探勘技術來求解DNA晶片的雙聚類問題，我們的方法有可以處理大量晶片資料、系統製作成本較低、較高系統整合性等優點。我們將此方法應用在乳癌腫瘤資料的分析上，實驗結果顯示，我們的方法所探勘出的有效雙聚類數目都比現有文獻上的方法優異。

Biclustering gene expression analysis problems are important research problems for applications of DNA chip. They can be applied to new drugs discovery, gene expression data analysis and gene sequencing analysis. Current approaches for biclustering problems can not handle huge amount of gene data and are difficult to be used to solve all types of biclustering problems. In this research, we propose the use of frequent itemset mining to solve the biclustering problems. Our approach has the advantage of easy implementation, low implementation cost, and high integration capability. Experiments on breast cancer data show that our approach can identify more quality biclusters than the existing approach.