Bakgrund: På senare tid har biomarkörsfyndigheten blivit en av de viktigaste forskningsfrågorna inom det biomedicinska området. På grund av närvaron av teknologier med hög genomströmning har genomiska data, såsom mikroarraydata och RNA-seq, blivit allmänt tillgängliga. Många typer av funktionsval tekniker har använts för att hämta betydande biomarkörer från dessa typer av data. De tenderar dock att vara bullriga med högdimensionella egenskaper och består av ett litet antal prover; därför kan konventionella metoder för urval av egenskaper vara problematiska när det gäller reproducerbarhet. Resultat: I den här artikeln föreslår vi en stabil funktionsvalsmetod för högdimensionella datauppsättningar. Vi använder en ensemble L 1 -norm stöd vektor maskin för att effektivt minska irrelevanta funktioner, med tanke på stabiliteten i funktioner. Vi definierar stabilitet poäng för varje funktion genom att aggregera ensemble resultat, och utnyttja bakåt funktion eliminering på en renad funktion som baseras på denna poäng, därför är det möjligt att få en optimal uppsättning funktioner för prestanda utan att behöva ställa en specifik tröskel. Den föreslagna metoden utvärderas genom att klassificera det binära stadiet av njurcancer med RNA-seq-data. Slutsats: En jämförelse med etablerade algoritmer, dvs. ett snabbt korrelationsbaserat filter, slumpmässig skog, och en ensembleversion av en L 2-norm stöder vektor maskinbaserad rekursiv funktion eliminering, gjorde det möjligt för oss att bevisa överlägsen prestanda av vår metod när det gäller klassificering samt stabilitet i allmänhet. Det visas också att det föreslagna tillvägagångssättet utförs måttligt på högdimensionella datauppsättningar som består av ett mycket stort antal egenskaper och ett mindre antal prover. Det föreslagna tillvägagångssättet förväntas vara tillämpligt på många andra undersökningar som syftar till att upptäcka biomarkörer.
Moon och Nakai REF presenterade en ensemble funktion urvalsmetod baserad på L 1 -norm stöd vektor maskin.
Stable feature selection based on the ensemble L 1 -norm support vector machine for biomarker discovery
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}