Vi introducerar en metod för funktionellt klassificera gener genom att använda genuttrycksdata från DNA microarray hybridization experiment. Metoden är baserad på teorin om stödvektormaskiner (SVMs). SVM anses vara en övervakad datorinlärningsmetod eftersom de utnyttjar förkunskaper om genfunktion för att identifiera okända gener av liknande funktion från expressionsdata. SVM undviker flera problem i samband med oövervakade klustermetoder, såsom hierarkisk klusterbildning och självorganiserande kartor. SVMs har många matematiska funktioner som gör dem attraktiva för genuttrycksanalys, inklusive deras flexibilitet i att välja en likhetsfunktion, gleshet i lösningen när det gäller stora datamängder, förmågan att hantera stora funktionsrymder, och förmågan att identifiera avvikelser. Vi testar flera SVMs som använder olika likhetsmått, liksom några andra övervakade inlärningsmetoder, och finner att SVMs bäst identifiera uppsättningar av gener med en gemensam funktion med hjälp av expressionsdata. Slutligen använder vi SVMs för att förutsäga funktionella roller för okaraktäriserade jäst ORFs baserat på deras uttrycksdata.
Brunt och al. REF jämför fem maskininlärning tekniker för att förutsäga funktionella distinkta genklasser genom att använda genuttrycksdata.
Knowledge-based analysis of microarray gene expression data by using support vector machines
{'venue': 'International Conference on Computational Science (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}