Sammanfattning av denna webbsida: DNA-metyleringsprofilering utnyttjar mikroarray-teknik, vilket ger en mängd data med hög volym. Här tillämpas ett intelligent ramverk, som omfattar epidemiologiska DNA-metyleringsdata i genomskala från Illumina's Infinium Human Methylation 450K Bead Chip plattform, i ett försök att korrelera intressanta metyleringsmönster med cancer predisposition och i synnerhet bröstcancer och B-cellslymfom. Val och klassificering av funktioner används för att välja, från en initial uppsättning av ~480.000 metylering mätningar vid CpG platser, prediktiva cancer epigenetiska biomarkörer och bedöma deras klassificeringskraft för att särskilja friska kontra cancer relaterade klasser. Feature val utnyttjar evolutionära algoritmer eller en graf-teoretisk metod som använder semantik information som ingår i Gene Ontology (GO) träd. De utvalda egenskaperna, som motsvarar metylering av CpG-platser, uppnådde måttliga till höga klassificeringsnoggrannheter när de importerades till en serie klassificeringar som utvärderades genom omsampling eller ögonbindelsvalidering. Det semantik-drivna urvalet avslöjade uppsättningar av CpG-platser som utför på liknande sätt med evolutionärt urval i klassificeringsuppgifterna. Genanrikning och väganalys visade dock att det dessutom ger mer beskrivande uppsättningar av GO termer och KEGG vägar avseende de cancer fenotyper som studeras här. Resultaten stöder lämpligheten i denna metod när det gäller dess tillämpning i epidemiologiska studier. ÖPPET ANSLUTNINGMikroarrays 2015, 4 648
Valavanis m.fl. REF använde semantikinformation som ingår i Gene Ontology (GO) trädet genom graf-teoretisk metod för att välja cancer epigenetiska biomarkörer.
Cancer Biomarkers from Genome-Scale DNA Methylation: Comparison of Evolutionary and Semantic Analysis Methods
{'venue': 'Microarrays', 'journal': 'Microarrays', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}