Bakgrund: Med DNA-mikroarray data, välja en kompakt delmängd av diskriminerande gener från tusentals gener är ett kritiskt steg för korrekt klassificering av fenotyper för t.ex. sjukdomsdiagnos. Flera allmänt använda gen urvalsmetoder väljer ofta topprankade gener beroende på deras individuella diskriminativa kraft i att klassificera prover i olika kategorier, utan att överväga korrelationer mellan gener. En begränsning av dessa genselektionsmetoder är att de kan resultera i genuppsättningar med viss redundans och ge ett onödigt stort antal kandidatgener för klassificeringsanalyser. Några senaste studier visar att införliva gen-till-gen korrelationer i genselektion kan ta bort redundanta gener och förbättra klassificering noggrannhet. I denna studie föreslår vi en ny metod, Based Bayes felfilter (BBF), för att välja relevanta gener och ta bort redundanta gener i klassificeringsanalyser av mikroarraydata. Effektiviteten och noggrannheten hos denna metod visas genom analyser av fem offentligt tillgängliga mikroarraydata. Resultaten visar att vår genvalsmetod är kapabel att uppnå bättre noggrannhet än tidigare studier, samtidigt som den effektivt kan välja relevanta gener, ta bort redundanta gener och erhålla effektiva och små genuppsättningar för provklassificeringsändamål. Den föreslagna metoden kan effektivt identifiera en kompakt uppsättning gener med hög klassificeringsnoggrannhet. Denna studie visar också att tillämpningen av Bayes fel är ett genomförbart och effektivt sätt att ta bort överflödiga gener i genselektion.
I REF, med hjälp av det baserade Bayes felfiltret (BBF) för k-NN algoritmen, för en gen undergrupp av 12 gener, fick författarna en klassificeringsnoggrannhet på 90,3%.
Gene selection for classification of microarray data based on the Bayes error
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}