Stora data ger nya möjligheter till metoder som effektivt sammanfattar och automatiskt extraherar kunskap från sådana kompendier. Även om både övervakade inlärningsalgoritmer och oövervakade klusteralgoritmer framgångsrikt har tillämpats på biologiska data, är de antingen beroende av känd biologi eller begränsade till att urskilja de mest signifikanta signalerna i data. Här presenterar vi denoiserande autoencoders (DAs), som använder ett datadefinierat inlärningsmål oberoende av känd biologi, som en metod för att identifiera och extrahera komplexa mönster från genomiska data. Vi utvärderar prestanda av DAs genom att tillämpa dem på en stor samling av bröstcancer genuttrycksdata. Resultaten visar att DAs framgångsrikt konstruerar funktioner som innehåller både klinisk och molekylär information. Det finns funktioner som representerar tumör eller normala prover, östrogenreceptor (ER) status, och molekylära subtyper. Funktioner konstruerade av autoencoder generalisera till en oberoende datauppsättning samlas in med hjälp av en distinkt experimentell plattform. Genom att integrera data från ENCODE för funktionstolkning, upptäcker vi en funktion som representerar ER status genom association med viktiga transkriptionsfaktorer vid bröstcancer. Vi identifierar också en funktion som är mycket prediktiv för patientens överlevnad och den är berikad med FOXM1 signalväg. De funktioner som konstrueras av DAs är ofta bimodalt fördelade med en topp nära noll och en annan nära en, vilket underlättar diskretisering. Sammanfattningsvis visar vi att DAs effektivt extraherar viktiga biologiska principer från genuttrycksdata och sammanfattar dem till konstruerade funktioner med bekväma egenskaper.
I ett nyligen utfört arbete REF används denoising autoencoder för att effektivt sammanfatta viktiga funktioner i bröstcancerdata.
Unsupervised Feature Construction and Knowledge Extraction from Genome-Wide Assays of Breast Cancer with Denoising Autoencoders
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}