Bakgrund: Även om många metoder för att använda microarray data analys för cancer klassificering har föreslagits, de flesta utnyttja många gener för att uppnå korrekt klassificering. Detta kan hindra tolkningsbarheten av modellerna och lätthet att översätta till andra analysplattformar. Vi undersökte användningen av enstaka gener för att konstruera klassificeringsmodeller. Vi identifierade först generna med den mest kraftfulla univariata klassdiskrimineringsförmågan och konstruerade sedan enkla klassificeringsregler för klassförutsägelse med hjälp av de enskilda generna. Resultat: Vi tillämpade vår modellutvecklingsalgoritm på elva cancergenuttrycksdata och jämförde klassificeringsnoggrannheten med den för standardmetoder som Diagonal Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine och Random Forest. De enskilda genklassificeringarna gav en klassificeringsnoggrannhet som i de flesta fall var jämförbar med eller bättre än den som erhölls med hjälp av befintliga metoder. Vi analyserade de faktorer som bestämdes när enkel genklassificering är effektiv och när mer komplex modellering är motiverad. Slutsatser: För de flesta av de undersökta datamängderna verkar klassificeringsmetoderna med en genering fungera såväl som mer standardiserade metoder, vilket tyder på att enkla modeller skulle kunna prestera bra i mikroarraybaserade cancerprognoser.
Användningen av en enda gen utforskades för att konstruera klassificeringsmodell av Wang och Simon REF.
Microarray-based cancer prediction using single genes
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}