Motivering: Automatisk klassificering av högupplösta massspektrometriproteomiska data har ökande potential i tidig diagnos av cancer. Vi föreslår ett nytt förfarande för upptäckt av biomarkörer i serumproteinprofiler baserat på: (i) diskret våget transformation av spektra; (ii) val av diskriminativa våget koefficienter genom ett statistiskt test och (iii) bygga och utvärdera en stöd vektor maskin klassificera genom dubbel korsvalidering med uppmärksamhet på generalisering av resultaten. Utöver utvärderingsresultaten (total igenkänningsgrad, känslighet och specificitet) tillhandahåller förfarandet biomarkörmönster, dvs. De delar av spektra som diskriminerar cancer och kontrollerar individer. Utvärderingen utfördes på matris-assisterade laserdesorption joniseringstid-av-flygning (MALDI-TOF) serumproteinprofiler av 66 kolorektalcancerpatienter och 50 kontroller. Resultat: Vårt förfarande gav en hög igenkänningsfrekvens (97,3 %), känslighet (98,4 %) och specificitet (95,8 %). De extraherade biomarkörmönstren representerar mestadels topparna som uttrycker genomsnittliga skillnader mellan cancer och kontrollspektra. Vi visade dock att den diskriminerande kraften hos en topp inte bara uttrycks genom dess medelhöjd och inte kan härledas genom en jämförelse av medelvärdet av spektra. De erhållna klassificeringarna har hög generaliseringseffekt mätt med antalet stödvektorer. Detta förhindrar överbemanning och bidrar till reproducerbarheten av resultaten, vilket krävs för att hitta biomarkörer som skiljer cancerpatienter från friska individer. Tillgänglighet: De data och skript som används i denna studie finns tillgängliga på
REF presenterade en biomarköralgoritm baserad på DWT.
Biomarker discovery in MALDI-TOF serum protein profiles using discrete wavelet transformation
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}