ABSTRACT Gene uttryck microarray experiment kan generera datamängder med flera saknade uttryck värden. Tyvärr kräver många algoritmer för genuttrycksanalys en komplett matris av genmatrisvärden som ingång. Till exempel, metoder som hierarkisk klusterbildning och K-means klusterbildning är inte robusta för att sakna data, och kan förlora effektivitet även med några saknade värden. Metoder för att tillskriva saknade data behövs därför för att minimera effekten av ofullständiga datamängder på analyser och för att öka antalet datamängder på vilka dessa algoritmer kan tillämpas. I denna rapport undersöker vi automatiserade metoder för att uppskatta saknade data. Resultat: Vi presenterar en jämförande studie av flera metoder för uppskattning av saknade värden i genmikroarray data. Vi implementerade och utvärderade tre metoder: en Singular Value Decomposition (SVD) baserad metod (SVDimpute), viktade K-nearest grannar (KNimpute), och rad genomsnitt. Vi utvärderade metoderna med hjälp av en mängd olika parameterinställningar och över olika verkliga datamängder, och bedömde robustheten hos imputeringsmetoderna till mängden saknade data inom intervallet 1-20% saknade värden. Vi visar att KNimpute verkar ge en mer robust och känslig metod för saknad värdeuppskattning än SVDimpute, och både SVDimpute och KNNimpute överträffar den allmänt använda radgenomsnittsmetoden (samt fylla saknade värden med nollor). Vi rapporterar resultat av jämförande experiment och ger rekommendationer och verktyg för korrekt uppskattning av saknade mikroarray data under en mängd olika förhållanden.
Till exempel jämförde Troyanskaya och medarbetare REF två metoder Knearest Neighbors (KNImpute) och singular value decomposition (SVD).
Missing value estimation methods for DNA microarrays
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}