Bakgrund: Den 27k Illumina Infinium Methylation Beadchip är en populär hög-genomströmning teknik som gör att metyleringstillståndet på över 27.000 CpGs kan analyseras. Medan funktionsval och klassificeringsmetoder har undersökts ingående i samband med genuttrycksdata, är relativt lite känt om hur man bäst utför funktionsval eller klassificering i samband med Illumina Infiniummetyleringsdata. Med tanke på den ökande betydelsen av epigenomik vid cancer och andra komplexa genetiska sjukdomar, och med tanke på de kommande epigenomet breda associationsstudier, är det viktigt att identifiera de statistiska metoder som erbjuder förbättrad inferens i detta nya sammanhang. Resultat: Med hjälp av totalt 7 stora Illumina Infinium 27k Methyleringsdata, som omfattar över 1000 prover från ett brett spektrum av vävnader, ger vi här en utvärdering av populära funktionsval, dimensionsreduktion och klassificeringsmetoder på DNA-metyleringsdata. Specifikt utvärderar vi effekterna av variansfiltrering, övervakade huvudkomponenter (SPCA) och valet av DNA-metyleringsmätning på nedströms statistisk inferens. Vi visar att för relativt stora provstorlekar funktionsval med hjälp av teststatistik är liknande för M- och β-värden, men att i gränsen för små provstorlekar, M-värden tillåter mer tillförlitlig identifiering av sanna positiva. Vi visar också att effekten av variansfiltrering på funktionsvalet är studiespecifik och beroende av den fenotyp av intresse och vävnadstyp profilerad. Speciellt finner vi att variansfiltrering förbättrar upptäckten av verkliga positiva i studier med stora effektstorlekar, men att det kan leda till sämre prestanda i studier med mindre men betydande effektstorlekar. Däremot förbättrar övervakade huvudkomponenter den statistiska kraften, särskilt i studier med små effektstorlekar. Vi visar också att klassificering med Elastic Net and Support Vector Machine (SVM) klart överträffar konkurrerande metoder som LASSO och SPCA. Slutligen, i oövervakad modellering av cancerdiagnos, finner vi att icke-negativ matris factorisation (NMF) klart överträffar huvudkomponentanalys. Våra resultat belyser vikten av att skräddarsy funktionsval och klassificeringsmetod efter provstorleken och det biologiska sammanhanget i DNA-metyleringsstudien. Elastiska nätet framträder som en kraftfull klassificeringsalgoritm för storskaliga DNA-metyleringsstudier, medan NMF gör bra ifrån sig i det oövervakade sammanhanget. De insikter som presenteras här kommer att vara användbara för alla studier som ger sig in på storskalig DNA-metyleringsprofilering med Illumina Infinium beadarrays.
Zhuang m.fl. REF genomförde en annan bra jämförelsestudie av funktionsval och klassificeringsmetoder i DNA med Illumina Infinium-plattformen.
A comparison of feature selection and classification methods in DNA methylation studies using the Illumina Infinium platform
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}