Det är viktigt att diagnostisera kolorektalcancer i ett tidigt skede. Vissa gener som är viktiga för utvecklingen av kolorektalcancer har identifierats. För det tidiga stadiet av kolorektalcancer är dock mindre känt om identiteten hos specifika cancergener som är associerade med avancerat kliniskt stadium. I detta papper har vi genomfört en funktionsextraktionsmetod som heter Optimal Mean based Block Robust Feature Extraction method (OMBRFE) för att identifiera funktionsgener associerade med avancerad kolorektalcancer i kliniskt skede med hjälp av integrerade kolorektalcancerdata. För det första, baserat på det optimala medelvärdet och L 2,1 -norm, föreslås en ny funktion extraktionsmetod som kallas Optimal Mean baserad Robust Feature Extraction metod (OMRFE) för att identifiera funktionsgener. Därefter läggs OMBRFE-metoden som introducerar blockideologin i OMRFE-metoden fram för att bearbeta de kolorektala cancerintegrerade data som innehåller flera genomiska data: kopieringsnummerändringar, somatiska mutationer, metylationsuttrycksförändring, samt genuttrycksförändringar. Experimentella resultat visar att OMBRFE är effektivare än tidigare metoder för att identifiera funktionsgener. Dessutom verifieras gener som identifierats av OMBRFE att vara nära förknippade med avancerad kolorektalcancer i kliniskt stadium. Colorectal cancer som också kallas tarmcancer, tjocktarmscancer, eller rektalcancer är utvecklingen av cancer i tjocktarmen, ändtarmsdelar av tjocktarmen. Globalt sett är kolorektalcancer den tredje vanligaste cancern, som står för omkring 10 procent. Det var cirka 1,4 miljoner nya händelser och 694.000 dödsfall på grund av kolorektalcancer varje år 1. Det är vanligare i utvecklade länder, t.ex., är den femåriga överlevnadsfrekvensen för sjukdomen cirka 65% i USA. Det beror dock på hur tidigt kolorektalcancer diagnostiseras 2. På senare tid har vissa gener som är viktiga för kolorektal cancerprogression identifierats utifrån utvecklingen inom genetik och genomforskning [3] [4] [5] [6] [7]. Till exempel, cancergener APC och KRAS är kända för att spela viktiga roller i kolorektal cancer på grund av den höga frekvensen av genetiska avvikelser i kolorektal cancer 7. Även om dessa cancergener har karakteriserats för att vara relaterade till kolorektal cancer utveckling direkt, för det tidiga stadiet av kolorektal cancer, mindre är känt om vilka gener är nära förknippade med det progressiva stadiet. Kliniskt kan kolorektalcancer behandlas med kirurgisk resektion. Icke desto mindre, återfall och metastaser av kolorektal cancer fortfarande förekommer ofta även om tumören har botat resektion framgångsrikt eftersom cancern är en metastaserande sjukdom 8. Metastasstatusen för kolorektalcancer är en huvudfaktor som leder till ökad dödlighet hos patienter och bedöms bero på det kliniska stadiet. Avancerad klinisk stadium av kolorektal cancer kan antingen reflektera metastaserande cancer sprids till regionala lymfkörtlar runt kolon eller spridas till organ utanför kolon eller ändtarmen. Jämfört med det tidiga stadiet av kolorektalcancer som i allmänhet anses vara botad, har det avancerade kliniska stadiet en betydligt värre prognos. Därför kan identifiering av de funktionsgener som förknippas med avancerad klinisk fas av kolorektal cancer belysa den underliggande genetiken och bidra till prognostisk bedömning 9. Nyligen, många funktionsextraktion algoritmer har lagts fram inom området biologisk information bearbetning för att identifiera differentialt uttryckta gener. Bland dessa metoder, singular value decomposition (SVD) och huvudkomponentanalys (PCA) 10 används oftast för dimensionalitetsreduktion och funktionsextraktion. Den L2-normbaserade objektiva funktionen gör dock metoden känslig för dataavvikelser. Uppgifterna
Till exempel för att förutsäga kolorektal cancer sjukdom baserad på genuttrycksdata, Liu et al. REF introducerade en funktionsextraktionsmetod som heter Optimal Mean baserad Block Robust Feature Extraction method (OMBRFE) för att extrahera funktionsgener.
An Optimal Mean Based Block Robust Feature Extraction Method to Identify Colorectal Cancer Genes with Integrated Data
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}