MCL-Algoritmo MCL-Algorithm é um algoritmo de cluster escalável para gráficos com base no fluxo estocástico.
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MCL-Algoritmo Descrição

O MCL-Algorithm é um algoritmo de cluster escalável para gráficos baseados no fluxo estocástico. O MCL-Algorithm é um algoritmo de cluster escalável para gráficos com base no fluxo estocástico. O processo de fluxo empregado pelo algoritmo é matematicamente som e intrinsecamente vinculado à estrutura de cluster em gráficos, que é revelada como a impressão deixada pelo processo. A implementação roscada lidou com gráficos de até um milhão de nós dentro de horas e é amplamente utilizado no campo da análise da família de proteínas. Ele vem com uma ampla gama de utilitários de irmãos para manipular e analisar gráficos, matrizes e clusteres. O algoritmo MCL simula o fluxo usando duas operações algébricas simples em matrizes. Sua formulação é simples e elegante. Não há instruções processuais de alto nível para montagem, junção ou divisão de grupos - estrutura de cluster é bootstrapped através de um processo de fluxo que é inerentemente afetado por qualquer estrutura de cluster presente. A primeira operação usada pela MCL é a expansão, que coincide com a multiplicação de matriz normal. Modelos de expansão a propagação do fluxo, tornando-se mais homogênea. A segunda é a inflação, que é matematicamente falando um poder de Hadamard seguido por uma escala diagonal. Modelos de inflação A contração do fluxo, tornando-se mais espessa em regiões de maior corrente e diluente em regiões de corrente menor. O processo de MCL causa fluxo para se espalhar dentro dos clusters naturais e evaporar entre diferentes clusters. Por parâmetros variados, os agrupamentos em diferentes escalas de granularidade podem ser encontrados. O número de clusters não pode e não precisa ser especificado com antecedência, mas o algoritmo pode ser adaptado a diferentes contextos. A questão "quantos clusters?" não é tratado de uma maneira arbitrária, mas sim por forte lógica interna. A estrutura do cluster deixa suas marcas no processo de fluxo simulado pelo algoritmo, e os parâmetros de fluxo controlam a granularidade da impressão do cluster. O limite do processo de MCL (o processo simulado pelo algoritmo) é em geral extremamente esparso, e os iterands são escassos em um sentido ponderado. Isso dá os meios para escalar o algoritmo drasticamente, levando a uma pior complexidade da ordem NK ^ 2, em que n é o número de nós do gráfico de entrada, e onde k é um limite para o número de recursos alocados por nó. A taxa de convergência do processo de MCL, e projeção dos iterands depois no cluster resultante, dê ganchos para ajuste de parâmetro não supervisionado. Os iterands do processo de MCL têm propriedades estruturais que permitem uma interpretação de cluster e que generalizam o mapeamento de limites de MCL em clusterings. A matemática associada ao processo de MCL mostra que há uma relação intrínseca entre o processo MCL e a estrutura do cluster em gráficos. Isso é muito valioso, dadas as muitas abordagens heurísticas na análise de cluster. O que há de novo nesta versão: · Esta versão melhora o suporte para leitura e transformação de dados de matriz de mRNA. · A MCL adquiriu uma opção para eliminar gráficos de entrada e modos de análise foram divididos e agora estão disponíveis como um modo no programa CLM. · Um bug introduzido em MCL-09-182 nas rotinas de interpretação de cluster foi corrigido. · O programa MCX agora pode calcular a excentricidade do nó e a centralidade entre múltiplas máquinas e múltiplos segmentos. · Pequenas melhorias foram feitas durante todo o conjunto de programas.

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