В данной работе разработан новый алгоритм иерархической бикластеризации данных генной экспрессии на основе функциональной близости генов. Близость генов вычисляется на основе предложенной меры семантической близости узлов в Генной Онтологии. Кроме того, исследованы методы анализа биологической обоснованности бикластеров и статистическими методами показано значительное улучшение качества разбиения тестового набора данных в сравнении с другими популярными алгоритмами.

In this work a novel hierarchical biclustering algorithm of gene expression data based on gene functional similarity is introduced. Gene similarity is calculated in accordance with new proposed semantic similarity measure of Gene Ontology terms. In addition, we researched biological validation procedures and demonstrate significant improvement in the quality of dataset division in comparing with other popular algorithms.