I det kliniska sammanhanget klassificeras prover som analyseras av mikroarray ofta av cellinje eller tumörtyp och det är av intresse att upptäcka en uppsättning gener som kan användas som klassprediktorer. Leukemi datauppsättning av Golub et al. [1] och NCI60-datauppsättningen för Ross et al. [2] uppvisar klassificeringsproblem i flera klasser där tre tumörtyper respektive nio cellinjer måste identifieras. Vi tillämpar en evolutionär algoritm för att identifiera den nästan optimala uppsättningen prediktiva gener som klassificerar data. Vi undersöker också det första genselektionssteget där de mest informativa generna väljs ut från de analyserade generna. I avsaknad av funktionsval är klassificeringsnoggrannheten på träningsdata vanligtvis god, men inte replikerad på testdata. Genval med hjälp av RankGene-programvaran [3] har visat sig avsevärt förbättra prestandan på testdatan. Dessutom visar vi att valet av kriterier för urval av funktioner kan ha en betydande inverkan på noggrannheten. Den evolutionära algoritmen visas att utföra stabilt över utrymmet för möjliga parameterinställningar -indikera robustheten i tillvägagångssättet. Vi bedömer prestanda med hjälp av en låg variansuppskattningsteknik, och presenterar en analys av de gener som oftast väljs som prediktorer. De beräkningsmetoder vi har utvecklat presterar robust och exakt, och ger resultat i enlighet med klinisk kunskap: En Z-score analys av de gener som oftast väljs identifierar gener som är kända för att diskriminera AML och Pre-T ALL leukemi. Denna studie bekräftar också att betydligt olika uppsättningar gener är mest diskriminerande eftersom provklasserna förfinas.
En evolutionär algoritm 2 The Scientific World Journal används av Jirapech-Umpai och Stuart REF för att identifiera den nästan optimala uppsättningen prediktiva gener som klassificerar data.
Feature selection and classification for microarray data analysis: Evolutionary methods for identifying predictive genes
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}