Selezionando più biomarcatore sottoinsiemi con similmente efficace classificazione binaria spettacoli

Xin Feng; Shaofei Wang; Quewang Liu; Han Li; Jiamei Liu; Cheng Xu; Weifeng Yang; Yayun Shu; Weiwei Zheng; Bingxin Yu; Mingran Qi; Wenyang Zhou; Fengfeng Zhou

doi:10.3791/57738

Method Article

Selezionando più biomarcatore sottoinsiemi con similmente efficace classificazione binaria spettacoli

DOI:

10.3791/57738

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October 11th, 2018

Xin Feng¹ , Shaofei Wang¹ , Quewang Liu¹ , Han Li² , Jiamei Liu² , Cheng Xu² , Weifeng Yang² , Yayun Shu² , Weiwei Zheng¹ , Bingxin Yu³ , Mingran Qi⁴ , Wenyang Zhou¹ , Fengfeng Zhou¹

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

Summary

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Algoritmi esistenti generano una soluzione per un set di dati di rilevamento biomarcatore. Questo protocollo dimostra l'esistenza di molteplici soluzioni similmente efficaci e presenta un software user-friendly per aiutare i ricercatori biomedici indagare il loro set di dati per la sfida proposta. Gli informatici possono anche fornire questa funzionalità nel loro biomarcatore algoritmi di rilevamento.

Abstract

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Rilevamento di biomarcatore è una delle più importanti domande biomedicale per i ricercatori di high-throughput "omiche", e quasi tutti gli algoritmi di rilevamento biomarcatore esistenti generano un sottoinsieme di biomarcatore con la misura di prestazioni ottimizzate per un determinato set di dati . Tuttavia, un recente studio ha dimostrato l'esistenza di più sottoinsiemi di biomarcatore con esibizioni di classificazione similmente efficaci o addirittura identici. Questo protocollo presenta una metodologia semplice e diretta per la rilevazione di sottoinsiemi di biomarcatore con esibizioni di classificazione binaria, meglio di un cut-off definito dall'utente. Il protocollo consiste di preparazione dei dati e caricamento, Riepilogo informazioni di base, parametro tuning, lo screening biomarcatore, visualizzazione dei risultati e interpretazione, biomarcatore gene annotazioni ed esportazione di risultato e la visualizzazione a qualità di pubblicazione. Il biomarcatore proposto strategia di screening è intuitivo e dimostra una regola generale per lo sviluppo di algoritmi di rilevamento del biomarcatore. Un'interfaccia grafica utente (GUI) è stata sviluppata utilizzando il linguaggio di programmazione Python, permettendo i ricercatori biomedici di avere accesso diretto ai loro risultati. Il manuale di kSolutionVis e il codice sorgente può essere scaricati da http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php.

Introduction

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Classificazione binaria, uno dei più comunemente studiato e dati impegnativi problemi in ambito biomedico, di data mining viene utilizzato per costruire un modello di classificazione addestrato su due gruppi di campioni con la più accurata discriminazione potenza¹^, ² ^, ³ ^, ⁴ ^, ⁵ ^, ⁶ ^, ⁷. Tuttavia, le grandi quantità di dati generati in campo biomedico ha l'intrinseca "grande p piccolo n" paradigma, con il numero di caratteristiche solitam....

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Protocol

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Nota: Il seguente protocollo descrive i dettagli del procedimento analitico informatica e pseudo-codici dei moduli principali. Il sistema di analisi automatica è stato sviluppato utilizzando Python versione 3.6.0 e i Panda di moduli Python, abc, numpy, scipy, sklearn, sys, PyQt5, sys, Jamy, matematica e matplotlib. I materiali utilizzati in questo studio sono elencati nella Tabella materiali.

1. preparare la matrice di dati e le etichette di classe

Preparare il file di matrice di dati come un file delimitato da tabulazioni o da virgole di matrice, come illustrato in Figura 1A.
Nota....

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Results

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L'obiettivo di questo flusso di lavoro (Figura 6) è quello di rilevare più sottoinsiemi di biomarcatore con efficienze simili per un set di dati di classificazione binaria. L'intero processo è illustrato da due set di dati esempio ALL1 e ALL2 estratte da un rilevamento di biomarcatore recentemente pubblicato lo Studio¹²^,⁴⁸. Un utente può installare kSolutionVis seguendo le istruzioni riportate nei mat.......

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Discussion

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Questo studio presenta un protocollo di individuazione e caratterizzazione di biomarcatore multi-soluzione facile da seguire per un set di dati di classificazione binaria specificata dall'utente. Il software mette l'accento sulla facilità d'uso e interfacce flessibili di importazione/esportazione per vari formati di file, permettendo un ricercatore biomedico indagare il loro set di dati facilmente utilizzando la GUI del software. Questo studio evidenzia anche la necessità di generare più di una soluzione con prestazioni .......

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Disclosures

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Non abbiamo conflitti di interesse relativi alla presente relazione.

Acknowledgements

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Questo lavoro è stato supportato dal programma di ricerca priorità strategica dell'Accademia cinese delle scienze (XDB13040400) e la concessione di avvio dalla Università di Jilin. Utenti anonimi e utenti test biomedici sono stati apprezzati per i loro commenti costruttivi per migliorare l'usabilità e la funzionalità di kSolutionVis.

....

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Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
Hardware
laptop	Lenovo	X1 carbon	Qualsiasi computer funziona. Configurazione minima consigliata: 1 GB di spazio aggiuntivo su disco rigido, 1 GB di memoria, CPU da 2,0 MHz<
forte>Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Software
Python 3.0	WingWare	Wing Personal	Tutti gli ambienti di programmazione ed esecuzione Python supportano Python versione 3.0 o superiore

References

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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).
Li, Z., et al.

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Selezionando più biomarcatore sottoinsiemi con similmente efficace classificazione binaria spettacoli

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