Se propusieron algoritmos de biclustering para el análisis de datos de expresión génica de alta dimensionalidad. Entre ellos, el modelo plaid es posiblemente uno de los modelos de biclustering más flexibles hasta el momento. El objetivo principal de este estudio es proporcionar una evaluación de los modelos plaid. Con ese fin, investigaremos este modelo tanto en datos de simulación como en conjuntos de datos reales de expresión génica. Se generan dos matrices simuladas con diferentes grados de superposición y ruido, y luego se compara la estructura intrínseca de estos datos con el resultado de los biclusters. Además, hemos buscado biclusters descubiertos biológicamente significativos mediante análisis GO. Cuando no hay ruido, el algoritmo casi descubre todos los biclusters, pero cuando hay un ruido moderado en el conjunto de datos, este algoritmo no puede desempeñarse muy bien en encontrar biclusters superpuestos y si el ruido es grande, el resultado del biclustering no es confiable. El modelo plaid necesita ser modificado porque cuando hay un ruido moderado o grande
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