Bakgrund: En viktig användning av data som erhållits från microarray mätningar är klassificeringen av tumörtyper med avseende på gener som antingen är upp eller ner reglerade i specifika cancertyper. Ett antal algoritmer har föreslagits för att erhålla sådana klassificeringar. Dessa algoritmer kräver vanligtvis parameteroptimering för att få exakta resultat beroende på typ av data. Dessutom är det mycket viktigt att hitta en optimal uppsättning markörer bland de upp eller ner reglerade gener som kan användas kliniskt för att bygga analyser för diagnosen eller för att följa progression av specifika cancertyper. I detta papper använder vi ett blandat heltal programmeringsbaserad klassificeringsalgoritm som kallas hyper-box kapslingsmetod (HBE) för klassificering av vissa cancertyper med en minimal uppsättning prediktorgener. Denna optimering baserad metod som är en användarvänlig och effektiv klassificering kan tillåta klinikerna att diagnostisera och följa utvecklingen av vissa cancertyper. Vi tillämpar HBE algoritm till några välkända datamängder såsom leukemi, prostatacancer, diffus stora B-cellslymfom (DLBCL), små runda blåcellstumörer (SRBCT) för att hitta några prediktorgener som kan användas för diagnos och prognos på ett robust sätt med en hög noggrannhet. Vårt tillvägagångssätt kräver ingen modifiering eller parameteroptimering för varje datamängd. Dessutom används metoder för att välja genval med hjälp av information som utvärderar attributet, reliefattribututvärderare och korrelationsbaserade metoder för urval av funktioner. Resultaten jämförs med resultaten från andra studier och biologiska roller för utvalda gener i motsvarande cancertyp beskrivs. Slutsatser/Särskildhet: Prestandan hos vår algoritm överlag var bättre än de andra algoritmer som rapporterats i litteraturen och klassificeringar som finns i WECA data-mining-paketet. Eftersom det inte kräver en parameteroptimering och det utför konsekvent mycket hög prediktionsfrekvens på olika typer av datamängder, HBE metod är ett effektivt och konsekvent verktyg för cancer typ förutsägelse med ett litet antal genmarkörer.
Dagliyan m.fl. REF föreslog en hyperbox-metod (HBE) baserad på programmering av blandade heltal för klassificering av vissa cancertyper med en minimal uppsättning prediktorgener.
Optimization Based Tumor Classification from Microarray Gene Expression Data
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}