Abstr Act: För att ge den mest effektiva behandlingen mot cancer är det viktigt att kunna diagnostisera om en patients cancer kommer att svara på en föreslagen behandling. Metyleringsprofilering kan innehålla information från vilken sådana förutsägelser kan göras. För närvarande används hypotestester för att avgöra om eventuella biomarkörer för cancerprogression ger statistiskt signifikanta resultat. Men detta tillvägagångssätt kräver identifiering av individuella gener, eller uppsättningar av gener, som kandidathypoteser, och med den ökande storleken av moderna mikroarrayer, denna uppgift blir gradvis svårare. Uttömmande tester av små uppsättningar gener är beräkningsmässigt ogenomförbara, och därför beror hypotesgenereringen antingen på användningen av etablerad biologisk kunskap eller på heuristiska metoder. Som ett alternativ till maskininlärning kan metoder användas för att identifiera grupper av gener som verkar tillsammans inom grupper av cancerdata och associera deras beteende med cancerprogression. Dessa metoder har fördelen av att vara multivariat och opartisk men tyvärr också snabbt bli beräkningsogenomförbar när antalet gensonder och dataset ökar. För att ta itu med detta problem har vi undersökt ett sätt att utnyttja tidigare kunskap för att segmentera mikroarraydataset på ett sådant sätt att maskininlärning kan användas för att identifiera kandidatuppsättningar av gener för hypotestestning. En metyleringsdatauppsättning är uppdelad i undergrupper, där varje delmängd endast innehåller de sonder som relaterar till en känd genväg. Var och en av dessa undergrupper används självständigt för klassificering. Klassificeringsmetoden är AdaBoost med beslutsträd som svaga klassificeringar. Eftersom varje vägdelmängd innehåller ett relativt litet antal gensonder är det möjligt att snabbt träna och testa dess klassificeringsnoggrannhet och avgöra om den har värdefull diagnostisk information. Slutligen, gener från framgångsrika väg undergrupper kan kombineras för att skapa en klassificering av hög noggrannhet.
Hira och Gillies REF försökte utnyttja förkunskaper för att segmentera mikroarraydataset för att identifiera kandidatuppsättningar av gener för hypotestestning.
Identifying Significant Features in Cancer Methylation Data Using Gene Pathway Segmentation
{'venue': None, 'journal': 'Cancer Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}