DNA-metylering är en viktig epigenetisk händelse som påverkar genuttrycket under utveckling och olika sjukdomar som cancer. Att förstå verkningsmekanismen för DNA-metylering är viktigt för nedströmsanalys. I Illumina Infinium HumanMetylation 450K array, det finns tiotals sonder associerade med varje gen. Med tanke på metyleringsintensiteten hos alla dessa sonder är det nödvändigt att beräkna vilken av dessa sonder som är mest representativ för den gencentriska metyleringsnivån. I denna studie utvecklade vi en funktionsvalalgoritm baserad på sekventiellt framåtval som använde olika klassificeringsmetoder för att beräkna gencentrisk DNA-metylering med hjälp av DNA-metyleringsdata på sondnivå. Vi jämförde vår algoritm med andra funktionsvalsalgoritmer såsom stödvektormaskiner med rekursiv funktionseliminering, genetiska algoritmer och ReliefF. Vi utvärderade alla metoder baserade på den prediktiva kraften av utvalda sonder på deras mRNA uttrycksnivåer och fann att en K-Nearest Neighbors klassificering med hjälp av sekventiella framåt val algoritm utförs bättre än andra algoritmer baserade på alla mätvärden. Vi noterade också att transkriptionella aktiviteter av vissa gener var känsligare för DNA-metylering förändringar än transkriptionella aktiviteter av andra gener. Vår algoritm kunde förutsäga uttrycket av dessa gener med hög noggrannhet med endast DNA-metyleringsdata. Våra resultat visade också att dessa DNA-metyleringskänsliga gener berikades i Gene Ontology termer relaterade till regleringen av olika biologiska processer.
Dessutom, Baur et al. REF utvecklade en funktionsvalsalgoritm baserad på sekventiellt framåtval för att beräkna gencentrisk DNA-metylering med hjälp av DNA-metyleringsdata på sondnivå.
A Feature Selection Algorithm to Compute Gene Centric Methylation from Probe Level Methylation Data
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}