Molekylära porträtt, såsom mRNA-uttryck eller DNA-metyleringsmönster, har visat sig starkt korrelerade med fenotypiska parametrar. Dessa molekylära mönster kan rutinmässigt avslöjas på genomisk skala. Emellertid är klassförutsägelse baserad på dessa mönster ett underbestämt problem, på grund av den extremt höga dimensionaliteten av data jämfört med det vanligtvis lilla antalet tillgängliga prover. Detta gör det nödvändigt att minska datadimensionaliteten. Här visar vi hur fenotypiska klasser kan förutsägas genom att kombinera funktionsval och diskriminant analys. Genom att jämföra flera funktionsvalsmetoder visar vi att rätt dimensionsminskningsstrategi är av avgörande betydelse för klassificeringsprestandan. Teknikerna demonstreras genom metylering mönster baserad diskriminering mellan akut lymfoblastisk leukemi och akut myeloisk leukemi. Kontaktperson: Fabian.Model@epigenomics.com
Modell m.m. REF visade hur fenotypiska klasser kan förutsägas genom att kombinera funktionsval och diskriminant analys.
Feature Selection for DNA Methylation based Cancer Classification
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}