基因组学和蛋白质组学数据挖掘杂志

抽象的

Kdd 过程中的交互式网络探索，对玉米斐济病毒种群变异性研究的贡献

马里奥·亚历杭德罗·加西亚、玛丽亚·德拉巴斯·希梅内斯·佩奇、胡安·包蒂斯塔·卡布拉尔、阿德里安·涅托·卡斯蒂略和伊尔玛·格雷西拉·拉古纳

可以通过表示同一物种个体之间遗传距离的网络来研究它们之间的遗传变异性。我们研究了 Mal de Rio Cuarto 病毒 (MRCV) 的情况，定义了不同个体基因组图谱之间的距离测量，并创建了一个单倍型网络。分析了网络的拓扑特性，并在二维空间中对其进行了检查，形成了时空环境。检查结果显示，在测试的头几年的作物中，单倍型的数量和它们之间的距离大于后续作物。为每个环境计算了一个变异性指标，并将其与预期值进行比较，证实了检查期间的观察结果，并得出结论，在 1996-97 年作物年发生流行病后，病毒变异性下降。介绍了通过单倍型网络对 MRCV 变异性的分析。我们建议使用这种在 KDD 过程中不常见的工具，它带来了一种新方法，该方法涉及知识表示、结构化数据建模、可视化、探索和交互式发现的概念。
该案例对 KDD 过程的主要贡献是提出了网络的交互式探索，事实证明该方法直观且易于分析。