遺伝子の変動パターンを分類するには、クラスタリングが用いられます。MeV を用いて、クラスタリングの手法の1つである k-means を使った例を紹介します。
クラスタリング手法の選択
MeV でデータを読み込み、クラスタリング手法（アルゴリズム）を選択します。（ここでは、クラスタリングの前に、log2変換と中央値からの距離に直す補正を行っています。操作方法はこちら）
パラメーターの設定
ダイアログが表示されるので、パラメーターを設定します。ここでは、変動パターンで分類したいため、遺伝子方向のみのクラスタリングを行います。（似ているサンプルを探すのなら、サンプル方向にクラスタリングします。）
クラスターをいくつに分けるか指定します。標準では10個の設定です。
また、結果を見やすくするため、さらに階層的クラスタリングで処理するチェックを入れます。
結果の表示用の階層的クラスタリングのパラメーターを設定します。同様に遺伝子方向のみ指定しています。また、最適化のオプションにチェックを入れています。ほかのパラメーターは標準設定のものを使用しました。
結果の表示
ウィンドウの左側の結果をたどると、変動パターンで10個に分けられた各クラスターのヒートマップを確認できます。
また、 Expression Graphs を選択すると、各クラスターに含まれている遺伝子の折れ線グラフが表示されます。各クラスターに含まれている遺伝子の数もここでチェックできます。
