Jose Pablo ha mandado este comentario sobre un artículo que ha leído recientemente en Bioinformatics:
En el número del 1 de Noviembre de la revista Bioinformatics se publica un artículo que puede ser muy útil para el análisis de resultados de microarrays de expresión.
En este tipo de experimentos es muy habitual que, de cara a una interpretación biológica de los datos, se empleen técnicas de clustering para identificar grupos de genes o/y muestras subyacentes.
Sin embargo, en algunas ocasiones diferentes algoritmos de clustering pueden dar lugar a diferentes resultados con los mismos datos. En estas situaciones puede ser interesante intentar comprender cómo se relacionan los grupos encontrados mediante técnicas distintas.
En el artículo los autores describen un nuevo algoritmo para comparar y visualizar las relaciones existentes entre grupos identificados mediante distintos métodos de clustering. El algoritmo ha sido implementado en el Expression Profiler del EBI (http://www.ebi.ac.uk/expressionprofiler) y también está disponible como software independiente en SourceForge (http://ep-sf.sourceforge.net).
La referencia del artículo es:
Torrente A, Kapushesky M, Brazma A. A new algorithm for comparing and visualizing relationships between hierarchical and flat gene expression data clusterings. Bioinformatics 2005; 21(21): 3993-3999.
Espero que os sea útil.
Saludos.
Yo por mi parte me comprometo a leérmelo, porque tiene pinta de ser interesante.