Bakgrund: Bioaktivitetsprofilering med hjälp av höggenomströmningsin vitro-analyser kan minska den kostnad och tid som krävs för toxikologisk screening av miljökemikalier och kan också minska behovet av djurförsök. Flera offentliga insatser syftar till att upptäcka mönster eller klassificeringar i högdimensionellt bioaktivitet utrymme som förutsäger vävnad, organ eller hela djur toxikologiska endpoints. Supervised maskininlärning är ett kraftfullt tillvägagångssätt för att upptäcka kombinatoriska relationer i komplexa in vitro/in vivo dataset. Vi presenterar en ny modell för att simulera komplexa kemiska toxikologiska datamängder och använda denna modell för att utvärdera den relativa prestandan hos olika maskininlärningsmetoder (ML). Klassificeringsprestandan hos artificiella neurala nätverk (ANN), K-Nearest Neighbors (KNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), Naïve Bayes (NB), Recursive Partitioning and Regression Trees (RPART) och Support Vector Machines (SVM) i närvaro och frånvaro av filterbaserat funktionsval analyserades med hjälp av K-way korsvalideringstest och oberoende validering på simulerade in vitro-analysdatauppsättningar med varierande nivåer av modellkomplexitet, antal irrelevanta funktioner och mätbuller. Även om prediktionsnoggrannheten för alla ML-metoder minskade när icke-orsakande (orelevanta) egenskaper lades till, gjorde vissa ML-metoder bättre än andra. I gränsen för att använda ett stort antal funktioner, ANN och SVM var alltid i den översta uppsättningen av metoder medan RPART och KNN (k = 5) var alltid i den fattigaste utförande uppsättningen. Tillägget av mätbuller och irrelevanta egenskaper minskade klassificeringsnoggrannheten för alla ML-metoder, och LDA drabbades av den största prestandanedbrytningen. LDA-prestanda är särskilt känslig för användning av funktionsval. Filterbaserat funktionsval förbättrade i allmänhet prestandan, mest slående för LDA. Vi har utvecklat en ny simuleringsmodell för att utvärdera maskininlärningsmetoder för analys av datamängder där in vitro bioassaydata används för att förutsäga in vivo kemisk toxikologi. Utifrån vår analys kan vi rekommendera att flera ML-metoder, framför allt SVM och ANN, är bra kandidater för användning i verkliga tillämpningar inom detta område.
En ny modell för att simulera komplexa kemiska-toxikologiska datamängder rapporterades i REF och användes för att utvärdera prestandan hos olika maskininlärning tillvägagångssätt, neuronala nätverk, k-nearest grannar, linjär discriminant analys (LDA), naiva Bayes, rekursiva partitionering och regression träd (RPART) och stödja vektormaskiner.
A comparison of machine learning algorithms for chemical toxicity classification using a simulated multi-scale data model
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}