Motivering: Alkoholisk fet leversjukdom (AFLD) och icke-AFLD (NAFLD) kan utvecklas till allvarliga leversjukdomar som steatohepatit, cirros och cancer. Således är det viktigt att upptäcka tidig leversjukdom; dock saknar minimala invasiva diagnostiska metoder i klinisk hepatologi fortfarande specificitet. Resultat: Jonmolekylreaktionsmasspektrometri (IMR-MS) applicerades på totalt 126 humana utandningsgasprover bestående av 91 fall (AFLD, NAFLD och cirros) och 35 friska kontroller. En ny funktion val modalitet benämnd Stacked Feature Ranking (SFR) utvecklades för att identifiera potentiella leversjukdom markör kandidater i utandningsgas prover, beroende på kombinationen av olika entropyand korrelation-baserade funktion ranking metoder inklusive statistiska hypotes testning med hjälp av en två-nivå arkitektur med ett förslag och ett beslut skikt. Vi jämförde SFR mot fyra metoder för urval av enskilda egenskaper, ett omslag och en nyligen beskriven ensemblemetod, vilket indikerar en betydligt högre diskriminerande förmåga på upp till 10-15 % för SFR- valda gasföreningar uttryckta i området under ROC-kurvan (AUC) på 0,85-0,95. Med detta tillvägagångssätt kunde vi identifiera oväntade andningsgasmarkörkandidater vid leversjukdom med högt prediktivt värde. En litteraturstudie stödjer vidare topprankade markörer för att associeras med leversjukdom. Vi föreslår SFR som ett kraftfullt verktyg för biomarkörsökning i utandningsgas och andra biologiska prover med hjälp av masspektrometri. Tillgänglighet: Algoritmerna SFR och IMR-MS- datauppsättningar finns tillgängliga under http: /
REF tillämpade staplad generalisering för att identifiera utandningsgasmarkör och rapporterade förbättrad klassificeringsnoggrannhet.
A new ensemble-based algorithm for identifying breath gas marker candidates in liver disease using ion molecule reaction mass spectrometry
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}