En viktig uppgift i en genomisk analys av en mänsklig sjukdom är att begränsa antalet starkt associerade gener när man studerar mottaglighet för sjukdomen. Målet med denna studie var att jämföra beräkningsverktyg med och utan funktionsval för att förutsäga osteoporosresultat hos taiwanesiska kvinnor baserat på genetiska faktorer som enstaka nukleotida polymorfismer (SNPs). För att belysa sambanden mellan osteoporos och SNP i denna population, tre classi katjon algoritmer tillämpades: multilayer feedfore neural network (MFNN), naiva Bayes, och logistisk regression. En omslagsbaserad funktionsvalsmetod användes också för att identifiera en undergrupp av större SNP:er. Experimentella resultat visade att MGNN-modellen med omslagsbaserad metod var den bästa prediktiva modellen för att härleda sjukdomskänsligheten baserat på det komplexa förhållandet mellan osteoporos och SNP hos taiwanesiska kvinnor. Detta tyder på att patienter och läkare kan använda det föreslagna verktyget för att förbättra beslutsfattandet baserat på kliniska faktorer såsom SNP-genotypningsdata.
I REF jämförs de tre klassificeringsalgoritmerna, nämligen multilayer feed-forward neural network (MFFN), Naïve Bayes, och logistisk regression (LR) med och utan omslagsbaserad funktionsvalsmetod baserad på genetiska faktorer för att förutsäga osteoporos hos taiwanesiska kvinnor.
Comparison of Classification Algorithms with Wrapper-Based Feature Selection for Predicting Osteoporosis Outcome Based on Genetic Factors in a Taiwanese Women Population
{'venue': 'International Journal of Endocrinology', 'journal': 'International Journal of Endocrinology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}