Method Article

Auswahl mehrerer Biomarker Teilmengen mit ebenso wirksame binäre Klassifikation Aufführungen

DOI:

10.3791/57738

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October 11th, 2018

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1College of Computer Science and Technology, and Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, 2College of Software, Jilin University, 3Ultrasonography Department, China-Japan Union Hospital of Jilin University, 4Department of Pathogenobiology, College of Basic Medical Science, Jilin University

In This Article

Summary

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Vorhandene Algorithmen erzeugen eine Lösung für ein Biomarker-Erkennung-Dataset. Dieses Protokoll zeigt die Existenz von mehreren ähnlich effektive Lösungen und stellt eine benutzerfreundliche Software zur biomedizinische Forscher untersuchen ihre Datensätze für die vorgeschlagene Herausforderung helfen. Informatiker können auch dieses Feature in ihren Biomarker Erkennungsalgorithmen vorsehen.

Abstract

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Biomarker-Erkennung ist eines der wichtigeren biomedizinische Fragen für High-Throughput "Omics" Forscher, und fast alle bestehenden Biomarker Erkennungsalgorithmen erzeugen ein Biomarker Teilmenge mit optimierter Performance-Messung für einen bestimmten Datensatz . Eine kürzlich durchgeführte Studie zeigte jedoch, die Existenz von mehreren Biomarker Teilmengen mit ähnlich wirksam oder sogar identische Klassifizierung Aufführungen. Dieses Protokoll stellt eine einfache und unkomplizierte Methode zur Erkennung von Biomarker-Teilmengen mit binären Klassifikation Aufführungen, besser als eine Benutzer-definierten Grenzwert. Das Protokoll besteht aus Datenaufbereitung und laden, Baseline Informationen Verdichtung, tuning-Parameter, Biomarker Screening, Ergebnis-Visualisierung und Interpretation, Biomarker gen Anmerkungen und Ergebnis und Visualisierung Ausfuhr an Publikationsqualität. Die vorgeschlagenen Biomarker screening-Strategie ist intuitiv und zeigt eine allgemeine Regel für Biomarker Erkennungsalgorithmen zu entwickeln. Eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche (GUI) wurde entwickelt, mit Hilfe der Programmiersprache Python, Biomediziner direkten Zugriff auf ihre Ergebnisse zu ermöglichen. Den Quellcode und Handbuch des kSolutionVis können von http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php heruntergeladen werden.

Introduction

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Binäre Klassifikation, einer der am häufigsten untersuchte und anspruchsvolle Data-mining-Probleme im biomedizinischen Bereich wird verwendet, um ein Klassifizierungsmodell ausgebildet auf zwei Gruppen von Proben mit der genauesten Diskriminierung Power1, bauen 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7. big Data im biomedizinischen Bereich generiert hat jedoch die inhärente "große kleine PN" Paradigma, mit der Anzahl der Funktionen in der Regel viel größer a....

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Protocol

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Hinweis: Das folgende Protokoll beschreibt die Details des analytischen Verfahrens Informatik und Pseudo-Codes der wichtigsten Module. Die automatische Analyse-System wurde mit Python-Version 3.6.0 und die Python-Module-Pandas, Abc, Numpy, Scipy, Sklearn, Sys, PyQt5, Sys, mRMR, Mathematik und Matplotlib entwickelt. In dieser Studie verwendeten Materialien sind in der Tabelle der Materialienaufgeführt.

1. Vorbereiten der Data-Matrix-Klasse Etiketten und

  1. Bereiten Sie die Datendatei Matrix als Matrix Registerkarte oder Komma-Trennzeichen getrennte Datei wie in Figur 1Adargestellt.
    Hin....

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Results

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Das Ziel dieses Workflows (Abbildung 6) ist, mehrere Biomarker Teilmengen mit ähnlichen Effizienzen für eine binäre Klassifikation Dataset zu erkennen. Der gesamte Prozess wird durch zwei Beispiel-Datasets ALL1 und ALL2 extrahiert aus einem kürzlich erschienenen Biomarker-Erkennung12,48Studie veranschaulicht. Ein Benutzer kann kSolutionVis installieren, indem Sie die Anweisungen in den ergänzenden Mat.......

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Discussion

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Diese Studie bietet eine einfach zu befolgende Multi-Lösung Biomarker Erkennung und Charakterisierung Protokoll für eine benutzerspezifische binäre Klassifikation Dataset. Die Software setzt Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit und flexible Import-/Export-Schnittstellen für verschiedene Datei-Formate, so dass biomedizinische Forscher, ihre Dataset einfach über die Benutzeroberfläche der Software zu untersuchen. Dieser Studie betont auch, dass mehr als eine Lösung mit ähnlich effektiv Modellierung Aufführungen, zuvor vo.......

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Disclosures

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Wir haben keine Interessenkonflikte im Zusammenhang mit diesem Bericht.

Acknowledgements

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Diese Arbeit wurde durch die strategische Priorität Forschungsprogramm von der chinesischen Akademie der Wissenschaften (XDB13040400) und die Start-Zuschuss von Jilin-Universität unterstützt. Anonymen Gutachtern und biomedizinische Tests Benutzer wurden für ihre konstruktive Kritik zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität des kSolutionVis geschätzt.

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Hardware
laptopLenovoX1 CarbonJeder Computer funktioniert. Empfohlene Mindestkonfiguration: 1 GB zusätzlicher Festplattenspeicher, 1 GB Arbeitsspeicher, 2,0 MHz CPU
strong>NameCompany<strong>KatalognummerComments
Software
Python 3.0WingWareWing PersonalAlle Python-Programmier- und Ausführungsumgebungen unterstützen Python Version 3.0 oder höher
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References

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  1. Heckerman, D., et al. Genetic variants associated with physical performance and anthropometry in old age: a genome-wide association study in the ilSIRENTE cohort. Scientific Reports. 7, 15879(2017).
  2. Li, Z., et al.

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Biomarker DetectionBinary ClassificationFeature Subset SelectionPerformance MeasurementGraphical User InterfaceData PreparationParameter TuningResult VisualizationGene AnnotationExport Visualization

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