Bakgrund: Många funktionsval metoder har tillämpats för identifiering av differentialt uttryckta gener i microarray data. Dessa inkluderar enkel veck förändring, klassisk tstatistisk och modererad t-statistik. Även om dessa metoder returnerar genlistor som ofta är olika, finns det få direkta jämförelser av dessa. Vi presenterar en empirisk studie där vi jämför några av de vanligaste funktionsvalsmetoderna. Vi tillämpar dessa på 9 allmänt tillgängliga dataset, och jämför, både de genlistor som produceras och hur dessa fungerar i klassförutsägelse av testdataset. I denna studie jämförde vi effektiviteten av funktionsvalsmetoderna; signifikansanalys av mikroarrayer (SAM), analys av varians (ANOVA), empiriska bages t-statistik, mallmatchning, maxT, mellan gruppanalys (BGA), Area under mottagarens funktionsegenskaper (ROC) kurva, Welch t-statistik, vik förändring, rank produkter, och uppsättningar slumpmässigt utvalda gener. I varje fall tillämpades dessa metoder på 9 olika binära (två klasser) mikroarray dataset. För det första fann vi föga enighet i de genlistor som producerades av de olika metoderna. Endast 8 till 21% av generna var gemensamma för alla 10 funktioner urvalsmetoder. För det andra utvärderade vi klassförutsägelseeffektiviteten för varje genlista i utbildning och testkorsvalidering med hjälp av fyra övervakade klassificerare. Vi rapporterar att valet av funktionsvalsmetod, antalet gener i genlistan, antalet fall (prov) och bullret i datasetet väsentligt påverkar klassificeringens framgång. Rekommendationer görs för val av funktionsval. Yta under en ROC-kurva utfördes väl med datauppsättningar som hade låga bullernivåer och stor provstorlek. Rank produkter presterar bra när datauppsättningar hade lågt antal prover eller höga nivåer av buller. Empiriska bayes t-statistik presterade bra i en rad urvalsstorlekar.
I biologiska tillämpningar är en av de mest relevanta publikationerna om funktionsval för biologiska dataset jämförelse och utvärdering av tio olika funktionsvalsmetoder av Jeffery et al. REF Författarna tillämpade de tio metoder som listas i deras papper till nio microarray dataset och fann att dessa metoder returnerade mycket olikartade genlistor; endast REF-21% av de identifierade generna var vanliga bland de olika metoderna.
Comparison and evaluation of methods for generating differentially expressed gene lists from microarray data
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}