Motivering: Array-baserad komparativ genomisk hybridisering (arrayCGH) har nyligen blivit ett populärt verktyg för att identifiera DNA-kopia nummervariationer längs genomet. Dessa profiler börjar användas som markörer för att förbättra prognos eller diagnos av cancer, vilket innebär att metoder för automatiserad övervakad klassificering av arrayCGH data behövs. Likt genuttryck profiler, arrayCGH profiler kännetecknas av ett stort antal variabler vanligtvis mäts på ett begränsat antal prover. Men arrayCGH profiler har en särskild struktur av korrelationer mellan variabler, på grund av den rumsliga organisationen av bakteriella konstgjorda kromosomer längs genomet. Detta tyder på att klassiska klassificeringsmetoder, ofta baserade på urvalet av ett litet antal diskriminerande egenskaper, kanske inte är de mest exakta metoderna och kanske inte producerar lätt att tolka förutsägelseregler. Resultat: Vi föreslår en ny metod för övervakad klassificering av arrayCGH data. Metoden är en variant av stöd vektor maskin som införlivar de biologiska särdragen av DNA-kopia nummervariationer längs genomet som förkunskaper. Den resulterande klassificeringen är en gles linjär klassificering baserad på ett begränsat antal regioner som automatiskt väljs ut på kromosomerna, vilket leder till enkel tolkning och identifiering av discriminativa regioner av genomet. Vi testar denna metod på tre klassificeringsproblem för urinblåsa och uveal cancer, som involverar både diagnos och prognos. Vi visar att införandet av den nya föregångaren på klassificeringen leder inte bara till mer exakta förutsägelser, utan också till identifiering av kända och nya regioner av intresse för genomet.
REF föreslog en variant av L1-SVM som kallas smält SVM för klassificering av arrayCGH-data.
Classification of arrayCGH data using fused SVM
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}