Selección de varios subconjuntos de biomarcadores con semejantemente eficaz clasificación binaria actuaciones

Resumen

Algoritmos existentes generan una solución para un conjunto de datos de detección de biomarcadores. Este protocolo demuestra la existencia de varias soluciones igualmente eficaces y presenta un software fácil de usar para ayudar a los investigadores biomédicos a investigar sus conjuntos de datos para el reto propuesto. Científicos de la computación también pueden proporcionar esta característica en sus biomarcadores algoritmos de detección.

Resumen

Detección de biomarcadores es una de las cuestiones biomédicas más importantes para investigadores de alto rendimiento "ómicas", y casi todos los algoritmos de detección de biomarcadores generan un subconjunto de biomarcadores con la medición del desempeño optimizado para un determinado conjunto de datos . Sin embargo, un reciente estudio demostró la existencia de varios subconjuntos de biomarcadores con actuaciones de clasificación igualmente efectivos o incluso idénticos. Este protocolo presenta una metodología simple y directa para la detección de subconjuntos del biomarcador con las actuaciones de clasificación binario, mejores que un corte definido por el usuario. El protocolo consiste en preparación de datos y carga, Resumen de información de línea de base, parámetro ajuste, detección de biomarcadores, visualización resultado interpretación, anotaciones de genes biomarcadores y exportación de resultados y visualización en calidad de la publicación. El biomarcador propuesto evaluación estrategia es intuitivo y muestra una regla general para el desarrollo de algoritmos de detección de biomarcadores. Una interfaz de usuario gráfica fácil de usar (GUI) fue desarrollada usando el lenguaje de programación Python, permitiendo a los investigadores biomédicos tienen acceso directo a sus resultados. Pueden descargarse el código fuente y manual de kSolutionVis de http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php.

Introducción

Clasificación binaria, uno de los más comúnmente investigada y datos difíciles problemas en el área biomédico, de la explotación minera se utiliza para construir un modelo de clasificación en dos grupos de muestras con la más precisa discriminación poder^{1, 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7}. sin embargo, los grandes datos generados en el ámbito biomédico tienen la inherente "p pequeño n grande" paradigma, con el número de características generalmente ....

Protocolo

Nota: El siguiente protocolo describe los detalles del procedimiento analítico informática y seudo códigos de los módulos principales. El sistema de análisis automático se desarrolló usando Python versión 3.6.0 y los pandas de módulos Python, abc, numpy, scipy, sklearn, sys, PyQt5, sys, mRMR, matemáticas y matplotlib. Los materiales utilizados en este estudio se enumeran en la Tabla de materiales.

1. preparar la matriz de datos y etiquetas de la clase

1. Preparar el archivo de la matriz de datos como un archivo delimitado por TABULACIONES o comas de la matriz, como se ilustra en la figura 1A

Resultados

El objetivo de este flujo de trabajo (figura 6) es detectar múltiples subconjuntos de biomarcadores con similar eficiencia de un conjunto de datos binarios de la clasificación. Todo el proceso es ilustrado por dos conjuntos de datos de ejemplo ALL1 y ALL2 extraído de una detección de biomarcadores recientemente publicado estudio^12,48. Un usuario puede instalar kSolutionVis siguiendo las instrucciones .......

Discusión

Este estudio presenta un protocolo de detección y caracterización de fácil de seguir solución múltiples biomarcadores para un conjunto de datos de clasificación binario especificado por el usuario. El programa pone énfasis en la facilidad de uso e interfaces flexibles de importación y exportación de varios formatos de archivo, permitiendo que un investigador biomédico investigar sus datos fácilmente utilizando la interfaz gráfica del software. Este estudio también pone de relieve la necesidad de generar más de una soluci.......

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Hardware
laptop	Lenovo	X1 carbono	Cualquier computadora funciona. Configuración mínima recomendada: 1 GB de espacio adicional en el disco duro, 1 GB de memoria, CPU de 2,0 MHz
strong>Name	Company	Número de catálogo	Comments
>Software
Python 3.0	WingWare	Wing Personal	Cualquier entorno de programación y ejecución de Python es compatible con la versión 3.0 o superior de Python

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