Bakgrund: Feature val, syftar till att identifiera en delmängd av funktioner bland en möjligen stor uppsättning funktioner som är relevanta för att förutsäga ett svar, är ett viktigt förbearbetning steg i maskininlärning. I genuttrycksstudier är detta inte en trivial uppgift av flera skäl, inklusive potentiell tidsmässig karaktär av data. Emellertid, de flesta särdrag val metoder som utvecklats för microarray data kan inte hantera multivariat temporal data utan tidigare data tillplatta, vilket resulterar i förlust av temporal information. Vi föreslår en tidsminimum redundans -maximal relevans (TMRMR) funktion val metod, som kan hantera multivariata tidsdata utan tidigare data tillplattande. I det föreslagna tillvägagångssättet beräknar vi relevansen av en gen genom genomsnittliga F-statistiska värden beräknade över enskilda tidssteg, och vi beräknar redundans mellan gener genom att använda en dynamisk tidsförvrängning. Resultat: Den föreslagna metoden utvärderas på tre tidsmässiga genuttrycksdata från studier av virusutmaningar hos människa. Erhållna resultat visar att den föreslagna metoden överträffar alternativ som ofta används i genuttrycksstudier. I synnerhet uppnådde den föreslagna metoden en förbättring av noggrannheten i 34 av 54 experiment, medan de andra metoderna överträffade den i högst 4 experiment. Slutsats: Vi utvecklade en filterbaserad funktionsvalsmetod för tidsmässiga genuttrycksdata baserat på kriterier för maximal relevans och minimal redundans. Den föreslagna metoden omfattar tidsinformation genom att kombinera relevans, som beräknas som ett genomsnittligt F-statistiskt värde över olika tidssteg, med redundans, som beräknas genom att använda dynamisk tidsförvrängning. Som framgår av våra experiment leder införlivandet av timlig information i urvalsprocessen till val av mer diskriminerande egenskaper.
I REF föreslogs en metod för urval av longitudinella funktioner för tidsdata för genuttryck.
Minimum redundancy maximum relevance feature selection approach for temporal gene expression data