Vi presenterar en kärnbaserad metod för klassificering av tidsserier av genuttrycksprofiler. Vår metod tar hänsyn till den dynamiska utvecklingen över tiden samt datans tidsmässiga egenskaper. Mer specifikt modellerar vi utvecklingen av genuttrycksprofiler som ett linjärt tidsinvariant (LTI) dynamiskt system och uppskattar dess modellparametrar. En kärna på dynamiska system används sedan för att klassificera dessa tidsserier. Vi framgångsrikt testa vår strategi på en publicerad datauppsättning för att förutsäga svar på läkemedelsbehandling hos patienter med multipel skleros. För farmakogenomik erbjuder vår metod en enorm potential för avancerade beräkningsverktyg inom sjukdomsdiagnos och sjukdoms- och läkemedelsterapi.
REF lånade verktyg från systemidentifiering för att fånga "essence" av tidsserier av genuttrycksprofiler, ovanpå vilka de bygger en SVM-kärna för att diskriminera mellan tidsserier.
Class Prediction from Time Series Gene Expression Profiles Using Dynamical Systems Kernels
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}