Evaluación de análisis de clustering jerárquico en datos moleculares de alta dimensión

Abstract

El objetivo de este estudio es realizar una clasificación de los pacientes de cáncer de mama en grupos molecularmente homogéneos, mediante la aplicación de clustering en función de los perfiles de expresión, y de establecer la correlación existente con la actual clasificación clínica y otros parámetros de posible interés para el tratamiento de los pacientes. Además, se presentará una alternativa al análisis jerárquico: el análisis de k-means; veremos las ventajas que este tiene sobre los modelos de clustering debido a que con este método disponemos de k-dimensiones en lugar de una sola. Por otro lado, se considerará si es necesario realizar un gráfico probabilístico con los resultados obtenidos.

The aim of this study is the classification of breast cancer patients into molecularly homogeneous groups through clustering based on their expression profiles, and the establishment of the existing correlation with the current clinical classification and other parameters of possible interest for the treatment of this disease. In addition, an alternative to hierarchical analysis will be presented: k-means analysis. We will see the advantages of this method over the clustering models, due to this method uses k-dimensions instead of just one dimension. On the other hand, it will be considered whether it is necessary to make a probabilistic graph with the obtained results.

L'objectiu d'aquest estudi és realitzar una classificació dels pacients de càncer de mama a grups molecularment homogenis, mitjançant l'aplicació de clustering en funció dels perfils d'expressió, i d'establir la correlació existent amb l'actual classificació clínica i altres paràmetres de possible interès per al tractament dels pacients. A més, es presentarà una alternativa a l'anàlisi jeràrquica: l'anàlisi de k-means; veurem els avantatges que aquest té sobre els models de clustering pel fet que amb aquest mètode disposem de k-dimensionis en lloc d'una sola. D'altra banda, es considerarà si és necessari realitzar un gràfic probabilístic amb els resultats obtinguts.