Stabile Cluster mittels Hauptkomponentenanalyse erkennen

Clustering ist eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge in der Analyse von Genexpressionsdaten (1,2). Die Verwendung zur Gruppierung von Genen basiert auf der Prämisse, dass Coexpression ein Ergebnis der Coregulation ist. Es wird oft als erster Schritt zur Extraktion von Gennetzwerken und zur Ableitung der Genfunktion verwendet (3,4). Das Clustering von Experimenten kann genutzt werden, um neuartige phänotypische Aspekte von Zellen und Geweben zu entdecken (3,5,6), einschließlich der Empfindlichkeit gegenüber Medikamenten (7), und kann auch Artefakte experimenteller Bedingungen erkennen (8). Clustering und seine Anwendungen in der Biologie werden ausführlicher in Kapitel 13 dargestellt (siehe auch Ref. 9). Obwohl wir uns in diesem Kapitel auf Genexpressionsdaten konzentrieren, ist die hier vorgestellte Methodik auch auf andere Datentypen anwendbar.