Analyse molekularbiologischer Daten mittels Self-organizing Maps

Abstract

Die Molekularbiologie sieht sich gegenwärtig mit enormen Datenmengen konfrontiert, welche durch moderne Hochdurchsatzmessungen wie Microarrays oder Sequenzierung erzeugt werden. Etablierte Methoden zur Datenanalyse erweisen sich zumeist als ungeeignet für solch hochdimensionale, komplexe und meist verrauschte Daten. Wir stellen hier kurz unsere Analysestrategie vor, welche essenzielle Methoden wie Dimensionsreduzierung, Clustering, multidimensionales Skalieren und Visualisierung vereint und zudem eine in hohem Maße intuitive Sicht auf die Daten erlaubt.