I detta dokument föreslår vi en ny hybridmetod baserad på korrelationsbaserad funktionsvalsmetod och artificiell bikolonialgoritm, dvs. Co-ABC för att välja ett litet antal relevanta gener för korrekt klassificering av genuttrycksprofil. Co-ABC består av tre steg som är fullt samarbetsvilliga: Det första steget syftar till att filtrera bullriga och redundanta gener i områden med hög dimension genom att använda filtermetoden Correlation-based feature Selection (CFS). I det andra steget, Artificial Bee Colony (ABC) algoritm används för att välja de informativa och meningsfulla gener. I det tredje steget, antar vi en Support Vector Machine (SVM) algoritm som klassificerare med hjälp av de förvalda generna bildar andra steget. Den övergripande prestandan hos vår föreslagna Co-ABC-algoritm utvärderades med hjälp av sex genuttrycksprofil för binära och flerklassiga cancerdata. Dessutom, för att bevisa effektiviteten i vår föreslagna Co-ABC algoritm, jämför vi den med tidigare kända relaterade metoder. Två av dessa metoder genomfördes på nytt för att göra en rättvis jämförelse med samma parametrar. Dessa två metoder är: Co-GA, som är CFS kombinerat med en genetisk algoritm GA. Den andra heter Co-PSO, som är CFS kombinerat med en partikel svärm optimering algoritm PSO. De experimentella resultaten visar att den föreslagna Co-ABC-algoritmen uppnår den exakta klassificeringsprestandan med hjälp av ett litet antal prediktiva gener. Detta bevisar att Co-ABC är ett effektivt tillvägagångssätt för biomarkörgenfyndighet med hjälp av cancergenuttrycksprofil.
Nyligen föreslog Alshamlan REF en algoritm, nämligen Co-ABC som använder Correlation-based Feature Selection filter för förbearbetning och ABC algoritm för genval.
Co-ABC: Correlation artificial bee colony algorithm for biomarker gene discovery using gene expression profile
{'venue': 'Saudi Journal of Biological Sciences', 'journal': 'Saudi Journal of Biological Sciences', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}