ABSTRACT På grund av den vitala rollen av avvikande DNA-metylering under sjukdomsutvecklingen såsom cancer, hade förståelsen av dess mekanism blivit nödvändig under de senaste åren för tidig upptäckt och diagnos. I och med tillkomsten av teknologier med hög genomströmning finns det fortfarande flera utmaningar för att uppnå klassificeringsprocessen med hjälp av DNA-metyleringsdata. DNA-metyleringsdatas höga dimensionalitet och höga buller kan leda till att förutsägelsens noggrannhet försämras. Således blir det allt viktigare i ett brett spektrum att använda robusta beräkningsverktyg såsom funktionsval och utvinningsmetoder för att extrahera de informativa egenskaperna bland tusentals av dem, och därmed förbättra cancer förutsägelser. Genom att använda DNA-metyleringsgraden i promotors och sonder regioner, syftar detta papper till att förutsäga cancer med en hybridiserad metod baserad på funktionen urval och funktionsextraktion tekniker. Den föreslagna metoden utnyttjar en filterfunktion urvalsmetod som kallas (F-score) för att övervinna problemet med högdimensionella DNA-metyleringsdata, och föreslår en extraktionsmodell som använder topparna av den genomsnittliga metyleringstätheten, den snabba Fourier transformalgoritmen, och symmetrin mellan metyleringstätheten i ett prov och den genomsnittliga metyleringstätheten för både provtyper normala och cancer som nya funktionsextraktionsmetoder, för att korrekt cancerklassificering och minska utbildningstiden. För att utvärdera tillförlitligheten i vår strategi, Den naiva basen, slumpmässiga skogen, och stödja vektormaskin algoritmer introduceras för att förutsäga olika cancertyper som: bröst, kolon, huvud, njure, lunga, sköldkörtel, och livmoder med och utan hybridiserad strategi. Resultaten visar att klassificeringsnoggrannheten i de flesta fall förbättras och att den också indirekt bevisar tillförlitligheten.
Nyligen, Raweh et al. REF utnyttjade funktionsval och föreslagna funktionsextraktionsmetoder för att förutsäga cancer.
A Hybridized Feature Selection and Extraction Approach for Enhancing Cancer Prediction Based on DNA Methylation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}