Bakgrund: Feature val används ofta för att identifiera kollektivt prediktiva biomarkörer och biosignaturer; det underlättar konstruktionen av små statistiska modeller som är lättare att verifiera, visualisera och förstå samtidigt ge insikt till den mänskliga experten. I detta arbete utökar vi etablerade begränsade, funktions-val metoder till högdimensionella "omik" timliga data, där antalet mätningar är storleksordningar större än provstorleken. Förlängningen krävde utveckling av villkorade oberoende tester för tidsmässiga och/eller statiska variabler som var beroende av en uppsättning tidsvariabler. Resultat: Algoritmen kan returnera flera, likvärdiga lösningsundergrupper av variabler, skala till tiotusentals funktioner, och överträffa eller vara i nivå med befintliga metoder beroende på analysuppgiftsspecifika. Slutsatser: Användningen av denna algoritm föreslås för variabelt urval med högdimensionella tidsdata.
Tsagris m.fl. Föreslagna funktionsval för högdimensionella tidsdata REF.
Feature selection for high-dimensional temporal data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}