Abstrakt. DNA-mikroarrayer tillåter nu forskare att avskärma tusentals gener samtidigt och avgöra om dessa gener är aktiva, hyperaktiva eller tysta i normal eller cancerös vävnad. Eftersom dessa nya mikroarray-produkter genererar förvirrande mängder rådata, måste nya analysmetoder utvecklas för att reda ut om cancervävnader har distinkta signaturer av genuttryck över normala vävnader eller andra typer av cancervävnader. I detta dokument tar vi upp problemet med urval av en liten delmängd av gener från breda mönster av genuttrycksdata, inspelade på DNA-mikroarrayer. Med hjälp av tillgängliga utbildningsexempel från cancer och normala patienter bygger vi en klassificering som lämpar sig för genetisk diagnos, samt läkemedelsupptäckt. Tidigare försök att ta itu med detta problem väljer gener med korrelationstekniker. Vi föreslår en ny metod för genval som använder Support Vector Machine metoder baserade på Recursive Feature Eliminering (RFE). Vi demonstrerar experimentellt att de gener som väljs ut genom våra tekniker ger bättre klassificeringsprestanda och är biologiskt relevanta för cancer. I motsats till baslinjemetoden eliminerar vår metod gen redundans automatiskt och ger bättre och mer kompakta genundergrupper. Hos patienter med leukemi upptäckte vår metod 2 gener som ger noll leaveone-out fel, medan 64 gener är nödvändiga för baslinjemetoden för att få det bästa resultatet (en leave-one-out fel). I databasen för tjocktarmscancer, med endast 4 gener vår metod är 98% exakt, medan baslinjemetoden är bara 86% exakt.
Till exempel i metoden för Support Vector Machine Recursive Feature Eliminering (SVM RFE) REF väljer SVM RFE funktioner via en girig bakåt funktion eliminering.
Gene Selection for Cancer Classification using Support Vector Machines
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}