마찬가지로 효과적인 이진 분류 공연으로 여러 바이오 마커 하위 집합 선택

Summary

기존 알고리즘 바이오 마커 검출 데이터 집합에 대 한 하나의 솔루션을 생성합니다. 이 프로토콜의 여러 마찬가지로 효과적인 솔루션의 존재 및 고 생물 의학 연구원 제안된 과제에 대 한 데이터 세트를 조사 수 있도록 사용자 친화적인 소프트웨어를 제공. 컴퓨터 과학자 들은 팬 들은이 기능에 그들의 바이오 마커 검출 알고리즘의 정보를 제공할 수도 있습니다.

Abstract

바이오 마커 검출 높은 처리량 'omics' 연구자에 대 한 생물 더 중요 한 질문 중 하나 이며 특정된 데이터 집합에 대 한 최적화 된 성능 측정 한 biomarker 하위 집합을 생성 하는 거의 모든 기존 바이오 마커 검출 알고리즘 . 그러나, 최근 연구도 동일 또는 유사 하 게 효과적 분류 공연 여러 바이오 마커 하위 집합의 존재 증명. 이 프로토콜은 이진 분류 공연, 사용자 정의 자르기 보다 더 하위 집합 바이오 마커 검출을 위한 간단 하 고 간단한 방법론을 선물 한다. 데이터 준비 및 로드, 초기 정보 요약, 매개 변수 조정, 바이오 마커 검사, 결과 시각화 및 해석, 바이오 마커 유전자 주석, 및에 결과 및 시각화 수출의 프로토콜 구성 출판 품질입니다. 제안 된 바이오 마커 전략 스크리닝 직관적 이며 바이오 마커 검출 알고리즘 개발에 대 한 일반적인 규칙을 보여 줍니다. 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 프로그래밍 언어 파이썬, 생물 의학 연구원은 그들의 결과에 직접 액세스할 수 있도록 사용 하 여 개발 되었다. 소스 코드와 kSolutionVis의 설명서는 http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php에서 다운로드할 수 있습니다.

Introduction

하나는 가장 일반적으로 이진 분류 조사 하 고 도전적인 데이터 마이닝, 생물 의학 영역에서 문제 샘플 가장 정확한 차별 전원^1, 의 두 그룹에 대 한 훈련 분류 모델을 구축 하는 ^{2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 그러나 7}., 생물 의학 분야에서 생성 하는 큰 데이터는 고유의 "큰 p 작은 n" 패러다임, 기능의 일반적으로 샘플^6,,89의 수 보다 훨씬 더 큰 숫자와 함께. 따라서, 생물 의학 연구원 overfitting 문제^8,9를 피하기 위해 분류 알고리즘을 활용 하기 전에 기능 치수를 줄일 필요가 있다. ....

Protocol

참고: 다음 프로토콜 정보 분석 절차의 세부 사항 및 주요 모듈의 의사 코드를 설명합니다. 자동 분석 시스템은 파이썬 버전 3.6.0 파이썬 모듈 팬더, abc, numpy, scipy, sklearn, sys, PyQt5, sys, mRMR, 수학과 matplotlib를 사용 하 여 개발 되었다. 이 연구에 사용 된 재료는 재료의 테이블에에서 나열 됩니다.

1. 준비 데이터 매트릭스 레이블 클래스

1. 그림 1A에서 볼 수 있듯이 탭 또는 쉼표로 구분 된 매트릭스 파일 데이터 매트릭스 파일을 준비 합니다.
   참고: 각 행에는 기능, 모든 값 이며 첫 번째 항목 기능 이름. 기능은 microarray 기반 transcriptome 데이터 집합에 대 한 ID를 probeset 또는 methylomic 데이터 집합의 메 틸 화 값 시스테인 잔류물과 같은 다른 값 ID 있을 수 있습니다. 각 열 샘플 이름 되 고 첫 번째 항목으로 주어진된 샘플의 기능 값을 제공 합니다. 행 탭 (그림 1B) 또는 쉼표 (그림 1C)에 의해 열으로 구분 됩니다.....

Results

이 워크플로 (그림 6)의 목표는 이진 분류 데이터 집합에 대 한 유사한 효율성으로 여러 바이오 마커 하위 집합을 검색 하는입니다. 전체 과정은 두 개의 예제 데이터 집합 ALL1 및 ALL2 최근 출판 바이오 마커 검출에서 추출 연구^12,48에 의해 나와 있습니다. 사용자는 보조 자료에 지시에 따라 kSolutionVis를 설치할 수 있습니다.

데이터 집합 ALL1 95 B-세포와 33 T-세포의 12 625 transcriptomic 기능 모든 환자의 혈액 샘플 프로 파일링. 그러나 dataset ALL2 감지 식 레벨 65 12 625 transcriptomic 기능 하지 않았다 모든 환자는 치료 후에.......

Discussion

이 연구는 이진 분류 사용자 지정 데이터 집합의 따라 하기 쉬운 멀티 솔루션 바이오 마커 검출 및 특성화 프로토콜을 제공합니다. 소프트웨어는 사용자와 소프트웨어의 GUI를 사용 하 여 쉽게 그들의 데이터 집합을 조사 하는 생물 의학 연구원을 수 있도록 다양 한 파일 형식에 대 한 유연한 가져오기/내보내기 인터페이스에 중점을 둔다. 이 연구는 또한 유사 하 게 효과적인 모델링 공연, 이전 많은 기존 바이오 마커 검출 알고리즘에 의해 무시 하나 이상의 솔루션 생성의 필요성을 강조 한다. 미래에 새롭게 개발된 된 바이오 마커 검출 알고리즘 충분 한 모델링 공연 모든 중간 biomarker 하위 집합을 기록 하 여이 옵션을 포함할 수 있습니다.

이 프로토콜, 소프트웨어는 올바르게 서식이 지정 된 입력된 파일에 의존 하는 완전 자동 시스템으로 최대 중요성의 1-5 단계 있습니다. 그것은 우리의 테스트 단계, 데이터 매트릭스에서 샘플 이름 잘못 일치를 발견 하 고 클래스 레이블 파일 어디 .......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
하드웨어
laptop	Lenovo	X1 카본	모든 컴퓨터가 작동합니다. 권장 최소 구성: 1GB 추가 하드 디스크 공간, 1GB 메모리, 2.0MHz CPU
Name	Company	카탈로그 번호	Comments
Software
Python 3.0	WingWare	Wing Personal	모든 Python 프로그래밍 및 실행 환경은 Python 버전 3.0 이상을 지원합니다