ABSTRACT Med utvecklingen av DNA-mikroarrayteknik kan forskare nu mäta uttrycksnivåerna av tusentals gener samtidigt i ett enda experiment. En aktuell svårighet att tolka mikroarray data kommer från deras medfödda natur av "högdimensionell låg provstorlek." Därför krävs robusta och exakta genurvalsmetoder för att identifiera differentialt uttryckt grupp av gener över olika prover, t.ex. mellan cancerceller och normala celler. Framgångsrika genval kommer att bidra till att klassificera olika cancertyper, leda till en bättre förståelse av genetiska signaturer i cancer, och förbättra behandlingsstrategier. Även om genval och cancerklassificering är två nära relaterade problem, de flesta befintliga metoder hanterar dem separat genom att välja gener före klassificering. Vi tillhandahåller ett enhetligt förfarande för samtidig genval och cancerklassificering, vilket ger hög noggrannhet i båda aspekterna. Resultat: I detta papper utvecklar vi en ny typ av legalisering i stödvektormaskiner (SVM) för att identifiera viktiga gener för cancerklassificering. En särskild icke konvex påföljd, som kallas den smidigt klippta absoluta avvikelsepåföljden, utdöms på gångjärnsförlustfunktionen i SVM. Genom att systematiskt begränsa små uppskattningar till nollor eliminerar det nya förfarandet överflödiga gener automatiskt och ger en kompakt och exakt klassificering. En successiv andragradsalgoritm föreslås för att omvandla det icke-differentierbara och icke-konvexa optimeringsproblemet till lättlösliga linjära ekvationssystem. Metoden tillämpas på två verkliga datamängder och har gett mycket lovande resultat.
För att effektivt lösa SCAD-penalized SVM, Zhang et al. REF föreslog en successiv andragradsalgoritm (SQA) som omvandlade det icke-differentierbara och icke-konvexa optimeringsproblemet till ett enkelt löst linjärt ekvationssystem.
Gene Selection Using Support Vector Machines With Nonconvex Penalty
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}