Motivering: Cancerdiagnos med hjälp av genuttrycksprofiler kräver övervakade inlärnings- och genvalsmetoder. Av de många föreslagna tillvägagångssätten har metoden för nya mönster (EPs) den särskilda fördelen att explicit modellera interaktioner mellan gener, vilket förbättrar klassificeringsnoggrannheten. Men att hitta användbara (dvs. Kort och statistiskt signifikant) EP är vanligtvis mycket svårt. Metoder: Här introducerar vi ett CART-baserat tillvägagångssätt för att upptäcka EP i mikroarraydata. Metoden bygger på växande beslutsträd från vilka EP extraheras.Detta tillvägagångssätt kombinerar mönstersökning med ett statistiskt förfarande baserat på Fishers exakta test för att bedöma betydelsen av varje EP. Därefter utförs en urvalsklassificering baserad på de infererade EP:erna med hjälp av linjär analys av linjära diskriminanta maximallikviditetsvärden. Resultat: Med hjälp av simulerade data samt genuttrycksdata från kolon och leukemicancerexperiment bedömde vi prestandan hos vår mönstersökalgoritm och klassificeringsprocedur. I simuleringarna återvinner vår metod en stor del av kända EP-enheter, medan den för verkliga data är jämförbar i klassificeringsnoggrannhet med tre högpresterande alternativa klassificeringsalgoritmer. Dessutom tilldelar den den statistiska signifikansen till de infererade EP:erna och gör det möjligt att rangordna mönstren samtidigt som man undviker överutnyttjande av uppgifterna. Det nya tillvägagångssättet ger därför ett mångsidigt och beräkningssnabbt verktyg för att belysa lokala geninteraktioner samt för klassificering. Tillgänglighet: Ett datorprogram skrivet på det statistiska språket R som implementerar det nya tillvägagångssättet är fritt tillgängligt från webbsidan
Dessutom har det en fördel att utforma interaktion mellan gener som förbättrar klassificering noggrannhet REF.
A CART-based approach to discover emerging patterns in microarray data.
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}