Cancer detektion från genuttryck data fortsätter att utgöra en utmaning på grund av den höga dimensionalitet och komplexitet av dessa data. Efter årtionden av forskning finns det fortfarande osäkerhet i den kliniska diagnosen av cancer och identifiering av tumörspecifika markörer. Här presenterar vi ett djupt lärande för att upptäcka cancer och identifiera gener som är kritiska för diagnosen bröstcancer. Först använde vi Stacked Denoising Autoencoder (SDAE) för att på djupet extrahera funktionella funktioner från högdimensionella genuttrycksprofiler. Därefter utvärderade vi resultatet av den extraherade representationen genom övervakade klassificeringsmodeller för att verifiera nyttan av de nya egenskaperna vid cancerdetektion. Slutligen identifierade vi en uppsättning mycket interaktiva gener genom att analysera SDAE-anslutningsmatriser. Våra resultat och analyser visar att dessa mycket interaktiva gener kan vara användbara cancerbiomarkörer för upptäckt av bröstcancer som förtjänar ytterligare studier.
Dessutom användes en Stacked Denoising Autoencoder (SDAE) för att representera högdimensionella funktioner med lägre dimensionella och mer meningsfulla funktioner REF ).
A Deep Learning Approach for Cancer Detection and Relevant Gene Identification
{'venue': 'PSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}