Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray

L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni come la natura della loro interazione la somiglianza del loro comportamento e così via attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering la classificazione il data mining delle regole di associazione ecc. Il clustering è un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering è stato introdotto il biclustering.