Bakgrund: Lungcancer är den främsta dödsorsaken på grund av cancer i världen och dess behandling är beroende av den typ och stadium av cancer som upptäcks i patienten. Molekylära biomarkörer som kan karakterisera cancerfenotypen är därför ett viktigt verktyg för att planera ett terapeutiskt svar. Ett vanligt protokoll för att identifiera sådana biomarkörer är att använda genomic microarray analys för att hitta gener som visar differentialuttryck enligt sjukdomstillstånd eller typ. Data-mining tekniker såsom funktionsval används ofta för att isolera, bland en stor mångfald av gener med differentialuttryck, de specifika gener vars differentialuttrycksmönster är av optimalt värde i fenotypisk differentiering. En sådan teknik, Biomarker Identifier (BMI), har utvecklats för att identifiera funktioner med förmågan att skilja mellan två datagrupper av intresse, vilket är mycket tillämpligt för sådana studier.
Biomarköridentifierare (BMI), som identifierade funktioner med förmågan att skilja mellan två datagrupper av intresse, föreslogs av Lee et al. Hoppa över det.
A filter-based feature selection approach for identifying potential biomarkers for lung cancer
{'venue': 'Journal of Clinical Bioinformatics', 'journal': 'Journal of Clinical Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}