Summary
既存のアルゴリズムは、バイオ マーカー検出データセットの 1 つのソリューションを生成します。このプロトコルは、複数の同様に有効な解の存在を示し、提案の挑戦のためのデータセットの調査生物医学の研究のためのユーザーフレンドリーなソフトウェアを示します。コンピューター科学者は、彼らのバイオ マーカーのこの機能が検出アルゴリズムを入力もできます。
Abstract
バイオ マーカー検出 '高速 'オミックス研究者より重要な医学問題の 1 つは、ほぼすべての既存のバイオ マーカー検出アルゴリズムは、与えられたデータセットの最適化されたパフォーマンスの測定と 1 つのバイオ マーカーのサブセットを生成.しかし、最近の研究では、同様に効果的なまたは同一の分類性能を持つ複数のバイオ マーカーのサブセットの存在を実証しました。このプロトコルは、二値分類のパフォーマンス、ユーザー定義カットオフよりバイオ マーカーのサブセットを検出するためのシンプルで簡単な方法論を提示します。プロトコルは、データの準備と読み込み、ベースライン情報の要約、パラメータ チューニング、バイオ マーカーのスクリーニング、結果可視化解釈、バイオ マーカー遺伝子アノテーションとで結果と可視化の輸出で構成されています出版物の品質。スクリーニング戦略提案のバイオ マーカーは、直感的なバイオ マーカー検出アルゴリズムを開発するための一般的な規則を示します。ユーザーフレンドリーなグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) は、プログラミング言語の Python では、生物医学の研究の結果に直接アクセスすることができますを使用して開発されました。ソース コードとマニュアルの kSolutionVis は、http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php からダウンロードできます。
Introduction
二値分類、最も一般的の 1 つを調査し、最も正確な差別のパワー1,のサンプルの 2 つのグループの訓練を受けて分類モデルの構築に挑戦的なデータマイニングで生物医学分野における問題を使用2,3,4,5,6,7します。 ただし、バイオメディカル分野で生成された大きなデータは、本来「大 p 小さな n」パラダイム、機能サンプル6,8,9の数より大きい数を持つ。したがって、生物学者は、過問題8,9を避ける分類アルゴリズムを活用する前にフィーチャーの寸法を減らさなければなりません。診断バイオ マーカーは、健康的な制御サンプル10,11から特定の病気の患者を分離検出されたフィーチャのサブセットとして定義されます。患者は通常、肯定的なサンプルとして定義されて、健常者が負サンプル12として定義されます。
最近の研究では、生体データセット5ため同一または同様に効果的な分類の公演で 1 つ以上のソリューションが存在することを示唆しています。ほぼすべての機能選択アルゴリズムは、確定的なアルゴリズムは、同じデータセットを 1 つだけ解決です。遺伝的アルゴリズム同時に同様の性能を持つ複数のソリューションを生成可能性がありますが、彼らはまだ与えられたデータセット13,14の出力として最高のフィットネス関数で 1 つのソリューションを選択ましょう。
機能選択アルゴリズムは、フィルターまたはラッパー12として大体グループ化できます。フィルター アルゴリズム選択機能仮定に基づくバイナリ クラス ラベルを重要な個別連想ランキング トップ -k機能がお互い15,16,17 の独立しました。.この前提が成立しないほとんどすべての現実世界のデータセット、ヒューリスティック フィルタ ルール アルゴリズムを実行する、多くの場合、例えば、mRMR (冗長性を最小と最大の関連性)、Wilcoxon テストによる機能フィルター (WRank)アルゴリズム、および ROC (受信者操作特性) プロット (ROCRank) をフィルタ リング アルゴリズムを用いた。それははるかに小さい問題、それぞれのだけ 2 つの変数が含まれている最大依存関係機能選択アルゴリズムと比較する一連の組合せの推定問題を近似 mRMR、効率的なフィルター アルゴリズムは、したがってより堅牢な18,19ペア共同確率を使用します。しかし、それでは、関連性を高めることができますし、このように個別に役に立たないが、組み合わせたときにのみ有用ないくつかの機能の組み合わせをミスの機能間の相互作用を計測、mRMR 可能性がありますいくつかの機能の有用性を過小評価。WRank アルゴリズムは、どのように識別機能のサンプルは、2 つのクラス間と外れ値20,21の堅牢性のために知られている非パラメトリック スコアを計算します。さらに、ROCRank アルゴリズムは, 二値分類性能22,23どのように重要な ROC の下で領域曲線 (AUC) の特定の機能を評価します。
その一方で、ラッパーは繰り返しヒューリスティック ルールによって生成された特定の機能サブセットの定義済みの分類子のパフォーマンスを評価し、最高のパフォーマンス測定24の機能のサブセットを作成します。ラッパーは、一般的に分類性能のフィルターよりも優れているが、遅い25を実行します。正則ランダム フォレスト (RRF)26,27アルゴリズムが機能重要性スコアは、ジニ指数によって評価される各ランダム フォレスト] ノードにトレーニング データのサブセットの機能を評価することによって、貪欲な規則を使用するたとえば、.新機能の選択は、そのインフォメーション ・ ゲインが選ばれた機能の改善しない場合罰せられることでしょう。さらに、マイクロ アレイ (PAM)28,29アルゴリズムもラッパーのアルゴリズムの予測分析クラスのラベルのそれぞれの重心を計算し、全体に向けた遺伝子重心を圧縮する機能を選択しますクラスの重心。PAM は遠く隔った機能の堅牢です。
トップの分類性能を持つ複数のソリューション、特定のデータセットの必要があります。まず、決定的アルゴリズムの最適化の目標は、必ずしも生物学的サンプルの理想的ではない、数式、例えば、最小誤り率30、によって定義されます。第二に、データセットと同様の効果的なまたは同一公演を複数、大幅に異なるソリューションがあります。ほとんどすべての既存機能選択アルゴリズムは、ランダムに出力31としてこれらのソリューションのいずれかを選択します。
本研究は、任意の指定されたバイナリ分類データセットと同様のパフォーマンスと複数の機能選択解情報分析プロトコルをご紹介いたします。情報技術やコンピューターがコーディングに精通しているない最も生物学者を考慮した、ユーザーフレンドリーなグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) は生体二値分類データセットの迅速分析を容易にするために開発されました。分析のプロトコルは、データの読み込みと集計、パラメーター調整、パイプラインの実行と結果の解釈で構成されています。単純なクリックで研究者、バイオ マーカーのサブセットと文書品質可視化のプロットを生成することができます。プロトコルは、2 つの二値分類データセット急性リンパ芽球性白血病 (すべて) のすなわちALL1 と ALL212のトランスクリプトームを使用してテストされています。ALL1 と ALL2 のデータセットは、広範な研究所ゲノム解析センター、http://www.broadinstitute.org/cgi-bin/cancer/datasets.cgi でご利用いただけますからダウンロードされました。ALL1 には 12,625 機能を持つ 128 のサンプルが含まれています。これらのサンプルの 95 は B 細胞すべてと 33 T 細胞は、すべて。ALL2 には 12,625 機能同様の 100 サンプルが含まれます。これらのサンプルの再発を受けた 65 患者としなかった患者 35 例があります。ALL1 はだった 4 つのフィルターと 4 つのラッパーが 96.7% と 10012を達成する 8 特徴選択アルゴリズムの 6 の最小精度の簡単なバイナリ分類データセットです。ALL2 は 83.7% 精度12よりも優れて実現する上記の 8 の機能選択アルゴリズムのより困難なデータセットです。この最高の精度は相関機能選択 (CFS)、ラッパー アルゴリズムによって検出された 56 機能で実現されました。
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Protocol
注: 次のプロトコルは、情報の分析手順の詳細との主要なモジュールの擬似コードをについて説明します。自動解析システムは、Python バージョン 3.6.0 と Python モジュール パンダ、abc、numpy、scipy、sklearn、sys、PyQt5、sys、mRMR、数学および matplotlib を使用して開発されました。本研究で使用される材料は、材料のテーブルに表示されます。
1 データ行列を準備し、クラスのラベル
- 図 1 aに示されているように、タブ区切りまたはコンマ区切りの行列ファイルとしてデータ マトリックス ファイルを準備します。
メモ: 各行は、機能のすべての値、最初のアイテムは機能名。機能はマイクロ アレイを用いたトランスクリプトーム データセットの probeset id または、methylomic データセットのメチル化値のシステイン残基のような別の値 ID があります。各列は、サンプル名をされている最初の項目と特定のサンプルの特徴量を与えます。行は、タブ (図 1 b) またはカンマ (図 1) で列に区切られます。行列をタブ区切りファイルは、ファイル拡張子 .tsv によって認識され、マトリックスのコンマで区切られたファイルに拡張子 .csv。このファイルは、Microsoft Excel などのソフトウェアから .tsv または .csv 形式いずれかとして行列を保存生成ことがあります。データ行列を生成するコンピューター化によっても。 - タブ区切りまたはカンマ区切り行列ファイルとして (図 1)、データ行列ファイルに似ていますクラスファイル ラベルを準備します。
注: 最初の列は、サンプル名を与えるし、各サンプルのクラスのラベルは列のクラスをタイトルで与えられます。最大限の互換性は、追加の列を追加する可能性があります、コーディング プロセスでと見なされます。クラスのラベル ファイルは、.tsv または .csv ファイルとしてフォーマット可能性があります。列クラス内の名前可能性があります条項は、およびサンプルの 2 つ以上のクラスがあります。ユーザーは、次の分析のためのクラスの任意の 2 つを選択可能性があります。
2. データ行列をロードし、クラスのラベル
- データ マトリックスおよびクラスのラベルをソフトウェアにロードします。負荷データ マトリックスユーザー指定のデータ行列ファイルを選択してボタンをクリックします。負荷クラス ラベルクラスのラベルの対応するファイルを選択する] ボタンをクリックします。
注: 両方のファイルが読み込まれた後、kSolutionVis は 2 つのファイル間の互換性のルーチン画面を行います。 - 機能とデータ マトリックス ファイルからのサンプルを要約します。データ マトリックス ファイルのサイズを見積もります。
- サンプルおよびクラスのラベル ファイルからクラスをまとめます。クラスのラベル ファイルのサイズを見積もります。
- 各サンプル データ マトリックスからクラスのラベルがあるかどうかをテストします。クラスのラベルとサンプル数をまとめたものです。
3. 要約、データセットのベースライン統計を表示
- 任意の指定されたキーワードを入力することがなく集計の方法をクリックし、ソフトウェア 20 インデックス機能と対応する機能名が表示されます。
注: ユーザーは、そのベースライン統計とすべての入力サンプルの間で対応する値の分布を参照してくださいに検索したい機能名を指定する必要があります。 - キーワード、例えば「1000_at」、テキスト ボックスの集計の対象とする特定機能を検索する機能を提供します。要約この特定機能のベースライン統計を取得するボタンをクリックします。
注: キーワードがターゲットの機能名、ユーザーの検索プロセスを促進することで任意の場所表示されます。 - 与えられたキーワードと 1 つ以上の機能を見つけるに集計」ボタンをクリックし、1 つの特定の機能をまとめたは、上記の手順を続行するユニークな機能 ID を指定します。
4. クラスのラベルと上位ランクのフィーチャの数を決定します。
- (中央)図 2に示すように、クラス正と負クラス、ドロップ ダウン ボックスで正 ("P (33)") と負 ("N (95)") クラスの名前を選択します。
注: バランスの取れたバイナリ分類データセット、すなわち、正と負のサンプル数の違いは最小限を選択する勧めします。かっこでも指定は、2 つのドロップ ダウン ボックスで各クラスのラベルの名前の後のサンプル数です。 - 上位機能 ( pTopXパラメーター) の数として 10 を選択ドロップダウン ボックスTop_X (?)機能サブセットの包括的な画面。
注: ソフトウェアは自動的にP- 正と負のクラスを比較する各機能の t 検定によって計算された値によってすべての機能をランク付けします。小さいP- 機能値のサンプルの 2 つのクラス間より識別力があります。包括的な上映モジュールは負荷が高いです。PTopXパラメーターは既定では 10 です。ユーザーが満足を見つけるまでに 50 から 10 の範囲内のこのパラメーターを変更できます良い分類性能を持つサブセットの機能します。
5. 別の公演のためシステムのパラメーターを調整します。
- 選択した分類子極端な学習マシン (ニレ) のドロップダウン ボックスAcc/bAcc (?)のパフォーマンスの測定精度 (Acc) (pMeasurement) を選択します。このパラメーターの別のオプションは、測定精度のバランス (bAcc)。
注: FN、TN、TP と FP それぞれ真陽性、偽陰性、真陰性、偽陽性の数であります。測定Accをいいます (TP+TN)/(TP+FN+TN+FP)、バランスの取れたデータセット6に最適します。Accを最適化された分類子負サンプル数は、肯定的なものよりもはるかに大きい場合負のクラスにすべてのサンプルを割り当てる傾向しますが、あります。BAccが (Sn + Sp) として定義されている/2、Sn = TP/(TP+FN)、Sp = TN/(TN+FP) 正しく予測された料金は正と負のサンプルのそれぞれ。したがって、bAcc は 2 つのクラスで予測性能を正規化し、以上 2 つのアンバランス クラス バランスのとれた予測パフォーマンスにつながる可能性があります。Accは、 pMeasurementの既定の選択です。ソフトウェア分類性能を計算するのにデフォルトでエルム分類子を使用します。また、ユーザーは、SVM (サポートベクター マシン)、KNN (k 最近傍)、意思決定ツリー、または Naïve Bayes から分類子を選択可能性があります。 - 入力ボックスで指定されたパフォーマンス測定のためのカットオフ値 0.70 ( pCutoffパラメーター) を選択pCutoff:。
注: 両方Accと駆け込んでの 0 と 1 の間の範囲し、ユーザー指定値 pCutoff
[0, 1] 一致するソリューションを表示するカットオフとして。ソフトウェアは包括的な機能サブセットのスクリーニングを行い、 pCutoffの適切な選択より直感的かつ明示的な 3 D の可視化を行います。PCutoff は0.70 の既定値。
[0, 1] 一致するソリューションを表示するカットオフとして。ソフトウェアは包括的な機能サブセットのスクリーニングを行い、 pCutoffの適切な選択より直感的かつ明示的な 3 D の可視化を行います。PCutoff は0.70 の既定値。6. パイプラインを実行し、インタラクティブな可視化の結果
- パイプラインを実行し図 2 (下) に示すように、可視化のプロットを生成する分析ボタンをクリックします。
注意: 左側のテーブルは、すべての機能サブセットおよび彼らのpMeasurement 5を前述のようにニレ、分類子の 10 倍のクロス検証戦略による計算を使用します。2 つの 3 D 散布と 2 ライン プロット現在のパラメーター設定と機能サブセットのスクリーニング プロシージャが生成されます。 - PMeasurementカットオフの既定値 (パラメーター piCutoff、入力ボックスの値)、および 10 として最高の機能サブセット ( piFSNumパラメーター) の数の既定値として 0.70 を選択します。
注: パラメーター pTopX、 pMeasurement、およびpCutoffを使用して、パイプラインが実行されます。検出された機能のサブセットがさらにあります上映カットオフpiCutoffを使用すると、しかしpiCutoffすることはできませんpCutoffより小さい。したがって、 piCutoffは、 pCutoffとして初期化され、パフォーマンス測定 ≥ piCutoffと機能のサブセットのみが視覚化されます。PiCutoffのデフォルト値はpCutoffです。時々 kSolutionVis 検出の多くのソリューションと最高のpiFSNumのみ (デフォルト: 10) 特徴集合が視覚化されます。ソフトウェアによって検出機能サブセットの数がpiFSNumより小さい場合は、すべての機能のサブセットが視覚化されます。 - 収集し、図 3に示すように、ソフトウェアによって検出機能を解釈します。
注: 左側のボックスでテーブル検出機能サブセットおよび彼らのパフォーマンスの測定値を示しています。最初の 3 列の名前は、"F1"、"F2"、"F3"です。各機能のサブセットで 3 つの機能が 1 つの行にそのランキング順に与えられている (F1 < F2 < F3)。最後の列は、各機能サブセットのパフォーマンス測定 (AccまたはbAcc) を与えるし、その列名 (AccまたはbAcc) pMeasurementの値です。
7. 3 D 散布プロット視覚化を解釈し、3 D の散布を使用して同様に効果的な二値分類性能と機能のサブセットを解釈
- 図 3 (ミドル ボックス) に示すように、ソフトウェアによって検出 (AccまたはbAcc) 最高の分類性能とトップ 10 の機能サブセットの 3 D 散布を生成する分析ボタンをクリックします。彼らのランクの昇順機能サブセットの 3 つの機能を並べ替え、F1、F2、F3 軸、すなわちF1 と 3 つの機能のランクを使用して < F2 < F3。
注: ドットの色は、対応する機能サブセットのバイナリ分類性能を表します。データセットは、同様に効果的なパフォーマンス測定の複数の機能のサブセットがあります。したがって、インタラクティブおよび簡体字の散布が必要です。 - 0.70 入力ボックスに値を変更pCutoff: 図 3 (右のボックス) に見られるように分析とパフォーマンス測定 ≥ piCutoff機能サブセットの 3 D 散布を生成する] をクリックします。3 D チューニングを手動で 3 D 散布の視野角を調整する新しいウィンドウを開くボタンをクリックします。
注: 上記と同じ方法では、各機能のサブセットをドットで表されます。3 D の散布は、デフォルトの角度で生成されました。3 D 可視化やチューニングによって、別のウィンドウを容易にするためには3 D チューニングボタンをクリックして表示されます。 - 検出された機能のサブセットの冗長性を減らすために削減をクリックします。
注: ソフトウェアはさらに機能のサブセットの冗長性を最小限に抑える機能三つ子を選択して場合は、mRMR 特徴選択アルゴリズムを使用してこの関数も提供.縮小ボタンをクリックすると、kSolutionVis 機能三つ子でこれらの冗長機能を削除し、テーブルを再生成し、上記 2 つの散布します。機能三つ子の削除された機能は表にキーワードで置き換えられます。F1、F2、F3 軸なしの値はpiFSNum (F1、F2、F3 の正常値の範囲は [1, top_x]) の値として表示されます。したがって、「外れ値」3 D ドット プロットする[なし]値が含まれる点があります。手動で調整可能な 3 D プロットは、補足資料で「3 d ドット プロットの手動チューニング」でもあります。
8. 遺伝子注釈および人間の病気との関連付けを検索します。
注: 手順 8 に 10 は DNA および蛋白質のシーケンス レベルから遺伝子に注釈を付ける方法を示しています。まず、上記の手順からバイオ マーカー ID ごとの遺伝子の記号がデビッド32、データベースから取得される、DNA および蛋白質のレベルからこの遺伝子の記号をそれぞれ分析する、2 つの代表的な web サーバーが使用されます。サーバー GeneCard はある特定の遺伝子記号の包括的な機能アノテーションを提供し、人間データベース (OMIM) でオンライン メンデル遺伝病遺伝子連合の最も包括的なキュレーションを提供します。蛋白質の最も包括的なデータベースである UniProtKB サーバーとサーバー グループに基づく予測システム (GPS) はシグナリングのリン酸化の非常に大きなリストのキナーゼを予測します。
- コピーして web ブラウザーにデビッド データベースの web リンクを貼り付け、このデータベースの web ページを開きます。図 4 aに見られる遺伝子 ID への変換リンクをクリックし、Id 38319_at/38147_at/33238_at (図 4 b) データセット ALL1 の最初マーカー サブセットの機能を入力します。遺伝子リストのリンクをクリックし、図 4 bに示すように、リストの提出をクリックします。興味の注釈を取得し、遺伝子リストの表示(図 4) をクリックします。遺伝子記号 (図 4).のリストを得る
注: ここで取得した遺伝子記号は、次の手順でさらに機能上の注釈の使用されます。 - コピーして web ブラウザーに遺伝子カード データベースの web リンクを貼り付け、このデータベースの web ページを開きます。データベース クエリの入力ボックスで遺伝子の名前 CD3D を検索し、表 1と図 5 aに示すように、この遺伝子カード33,34, 遺伝子の注釈を見つけます。
注: 遺伝子カードは、命名法、ゲノミクスやプロテオミクス、細胞内の局在と関与する経路、他の機能モジュールを提供する包括的な遺伝子のナレッジ ベースです。PDB/PDB_REDO35Entrez の遺伝子36、OMIM37UniProtKB38のような様々 な他生物医学データベースへの外部リンクも提供しています。機能名は、標準的な遺伝子記号ではない場合、は、39を変換する ENSEMBL データベースを使用します。CD3D は、遺伝子 T 細胞受容体 T3 デルタ チェーンの名前です。 - コピーして web ブラウザーに OMIM データベースの web リンクを貼り付け、このデータベースの web ページを開きます。遺伝子の名前 CD3D を検索し、表 1と図 5 bに示すように、データベース OMIM37, この遺伝子の注釈を見つけます。
注: OMIM は継承可能な疾患遺伝子の接続の最も包括的かつ権威の源の 1 つとして今すぐ機能します。OMIM は40疾患に関連する遺伝子の突然変異をカタログにビクター ・ マキューズィック博士によって開始されました。OMIM 今 15,000 ひと遺伝子と 12 月現在 8,500 以上の表現型を 1st 2017 をカバーします。
9. 符号化された蛋白質と翻訳後修飾に注釈を付ける
- コピーして web ブラウザーにデータベース UniProtKB の web リンクを貼り付け、このデータベースの web ページを開きます。UniProtKB のクエリの入力] ボックスで遺伝子の名前 CD3D を検索し、表 1と図 5に示すように、データベースの38、この遺伝子の注釈を見つけます。
注: UniProtKB は、名称と機能情報の両方を含む蛋白質のアノテーションの豊富なソースを収集します。このデータベースには、PDB/PDB_REDO35、OMIM37, Pfam41など他の広く使用されているデータベースへの外部リンクも提供します。 - コピーして web ブラウザーに GPS の web サーバーの web リンクを貼り付け、この web サーバーの web ページを開きます。UniProtKB データベース38からバイオ マーカー遺伝子 CD3D によって符号化される蛋白質シーケンスを取得し、表 1と図 5に示すように、オンライン ツール、GPS を使用して蛋白質の翻訳後修飾 (PTM) 残基を予測します。
注: 生体システムは動的であり、複雑な既存のデータベースが既知の情報だけを収集します。したがって、オフライン プログラムと同様に、生体の予測オンライン ツール仮定されたメカニズムを補完するために有用な証拠があります。GPS は、開発および改善のために 12 年7,42をされているし、蛋白質の特定のペプチッド シーケンス43,44PTM 残留を予測するために使用可能性があります。ツールは、タンパク質の細胞内局在45と転写因子結合モチーフ46他の中の予測など、様々 なトピックで研究も承ります。
10. タンパク質間相互作用とその豊かな機能モジュールに注釈を付ける
- コピーし web ブラウザーに web サーバー文字列の web リンクを貼り付けて、この web サーバーの web ページを開きます。CD3D と P53 遺伝子のリストを検索し、データベース文字列47を使用して彼らの管弦楽に編曲された特性を見つけます。同じプロシージャは、別の web サーバー、デビッド32でも行うことが。
注: 個々 の遺伝子の前述の注釈、ほか遺伝子のグループのプロパティを調査する使用可能な多くの大規模な情報ツールがあります。最近の研究は、個別に悪いマーカー遺伝子が多く改良された遺伝子設定5を構成可能性があります示した。したがって、それはより複雑なバイオ マーカーの画面に計算コストの価値があります。データベース文字列可能性がありますまたは予測知られている相互作用の接続を視覚化し、デビッド サーバーは、照会された遺伝子47、32で重要な表現型関連付け機能モジュールを検出ことがあります。その他の各種の大規模な情報分析ツールも承ります。
11. 輸出の生成されたバイオ マーカーのサブセットと可視化のプロット
- さらなる分析のため .tsv または .csv テキスト ファイルとして検出されたバイオ マーカーのサブセットをエクスポートします。すべての検出されたバイオ マーカーのサブセットのテーブルの下でテーブルをエクスポート] ボタンをクリックし、として保存するテキスト形式を選択します。
- 可視化プロットを画像ファイルとしてエクスポートします。各プロットで保存ボタンをクリックし、として保存する画像形式を選択します。
注: ソフトウェアは、ピクセル形式 .png とベクトル形式の紋章をサポートします。ピクセルの画像は、ベクトル画像がジャーナル出版の目的のために必要な任意の解像度に変換される、コンピューター画面での表示に適しています。
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Representative Results
このワークフロー (図 6) の目標は、二値分類データセットの同じような効率を持つ複数のバイオ マーカーのサブセットを検出することです。全体のプロセスは、2 つの例のデータセット ALL1 と ALL2 最近公開されたバイオ マーカー検出から抽出した12,48の研究によって例証されます。ユーザーは、補足資料の指示に従って kSolutionVis をインストール可能性があります。
データセット ALL1 プロファイル 95 B 細胞の 33 T 細胞トランスクリプトーム機能と 12 625 すべての患者の血液サンプル。データセット ALL2 はいないすべての患者を治療と 35 後に再燃した患者全員 65 12 625 トランスクリプトーム機能の発現レベルを検出。ユーザーの便宜のためトランスクリプトーム データセットとそのクラスのラベルは、バージョン 1.4 のソフトウェアで提供されます。両方のデータセットは、「データ」は、ソフトウェアのソース コード ディレクトリのサブディレクトリに。
ALL1 と ALL2、2 つのデータセットは .csv ファイルとして書式設定され、図 7A-Bに示すように負荷データ マトリックスおよび負荷クラスのラベルのボタンを使用してソフトウェアに読み込まれます。図 7Aは、12 625 機能を備えたすべての 128 サンプルが読み込まれたことを示しすべて 128 サンプルもクラスのラベルがあります。最終的なデータ マトリックスに 95 の否定的なサンプル (B 細胞すべて) および 33 の肯定的なサンプル (T 細胞すべて)。さらに、ユーザーはどちらのクラスのラベルが肯定的なクラスのラベル (図 7 a下) を定めることができるも。クラスのラベルのファイルには、2 つ以上のクラスが定義されている場合、ユーザーを調査する 2 つのクラス ラベルを選択する可能性があります。図 7 bに示すように、同様の操作を困難なデータセット ALL2、行っています。
データ マトリックスの機能の値の分布は、図 8に示すように、機能の名前でユーザー固有のキーワードを探しながら要約をクリックして調査されるかもしれない。図 8 aはデータセット ALL1 の機能 1012_at のヒストグラムを示しています。さらに、図 8 bに見られるように同じ機能 1012_at は両方のデータセットの式のような分布を持ってください。ユーザーがキーワードを指定しない場合は、要約する機能を決める際に役立ちますにいくつか機能名を列挙するでしょう。
ALL1 の簡単のデータセット (pCutoff) pMeasurement Acc ≥ 0.90 とバイオ マーカー サブセットのトップ 10 ランク付け機能 (pTopX) を上映しました。実行ボタンをクリックすると、このアルゴリズムが実行され、結果図 9 aに見られるように説明されたソフトウェアの底の部分に数秒後。このことから、120 の修飾されたバイオ マーカーのサブセットが検出および図 9 aの左の表に記載されています。ALL1 は差別簡単のデータセットでは、 Acc100 %57 トリプレット バイオ マーカーのサブセット。このプロトコルでは、二値分類問題の複数の同様に有効な解の存在を強調しています。最初の 3 D 散布したがって、以上 10 (パラメーター piFSNum) バイオ マーカー サブセットを示す可能性がありますトップ 10 にランクされている分類性能Acc (パラメーター pMeasurement) ≥ がある場合 (パラメーター piFSNum) バイオ マーカーのサブセット。ユーザーは、図 9 aのテーブル上のパラメーター ボックスにパラメーター piCutoffを変更することによって少ないバイオ マーカーのサブセットを表示することができます。3 D プロットの手動チューニングは、補足資料のプロット 3 D ドットの手動チューニングセクションで見つけることがあります。
さらに、すべての結果は、図 9に示すように、テーブルまたは散布プロットの下でテーブルをエクスポートボタンをクリックして分析を進めるための外部ファイルとしてエクスポートできます。
9 a 図に示すように、データセット ALL1 の最初マーカー サブセット (38319_at、38147_at、および 33238_at) は機能調査に選ばれました。ENSEMBL (http://useast.ensembl.org/Multi/Search/New?db=core) の検索モジュールは分化 3 デルタ (CD3D、38319_at)、リンパ球の活性化分子のシグナル伝達関連遺伝子 (SH2D1A、38147_at の遺伝子クラスターとしてこれら 3 つの機能を注釈)、リンパ球の細胞特異蛋白質チロシンのキナーゼ (LCK、33238_at)。さらに、遺伝子疾患協会データベース OMIM37,40示唆遺伝子 CD3D T 細胞抗原受容体複合体のデルタ サブユニットをエンコードし、急性でよくみられる 11q23 転座に関与していること人間49,50で白血病。OMIM はまた、遺伝子内のゲノム変異 Xq25 の染色体領域の SH2D1A と関連付けられるかもしれない B 細胞白血病51,52示唆されました。また、OMIM も強調表示されます可能な T 細胞 LCK およびベータ T 細胞受容体 (TCRB)53のすべての関連付けられた融合イベント。ユーザーは、可能性がありますこれらのバイオ マーカーとその遺伝子シンボル、例えば、遺伝子機能アノテーション Entrez の遺伝子36、UniProtKB38または Pfam41、3 D タンパク質タンパク質機能注釈その他の機能的な側面を調査PDB/PDB_REDO35, と GPS7,42,43,44PTM 残基の構造。相互作用するサブ ・ ネットワーク (データベース文字列47) と豊かな機能モジュール (データベース David32)、全体としてこれらのバイオ マーカーのも上映があります。様々 な他のデータベースあるいは web サーバーも、注釈および記号を使ったり、これらの遺伝子の遺伝子/蛋白質の一次シーケンスインシリコ予測を促進するかもしれない。
表 2からわかるように、同一または同様に効果的なパフォーマンスを持つ 1 つ以上のソリューションを検出する必要性は明らかに、二値分類精度の 100 %b 細胞と T 細胞間の機能の 57 グループすべてをサンプリングします。これらのバイオ マーカーの特定のサブセットは、完璧なソリューションと呼ばれました。かなりの数のバイオ マーカーは繰り返し、これらの完璧なソリューションに登場主な違い、分子のレベルでは、間 B と T-細胞すべてを表すことがあることを示唆しています。バイオ マーカー検出アルゴリズムは、3 つの遺伝子 CD3D/SH2D1A/LCK の初の完璧なソリューションを検出で停止したら、もう一つの完璧なソリューション CD74/HLA-DPB1/PRKCQ が惜しまれるでしょう。小児の T 細胞に有意に関連する HLA DPB1 は例えば、知られていない B 細胞すべてがすべて54。
ALL2 の最初のバイオ マーカーのサブセットの 3 つの機能がクロマチン形成因子 1 サブユニット B (CHAF1B、36912_at)、exonuclease 1 (EXO1、36041_at)、信号のトランスデューサーと転写 6 (STAT6、41222_at) の活性化と。白血病細胞株における表現非常に CHAF1B とエンコードされた CHAF1B タンパク質に対する抗体は、急性骨髄性白血病 (AML) 患者55で開発された大幅.EXO1 は急性白血病56, および白血病細胞株 HL 60 [R] で亢進のいくつかのケースで失われました。代替 ALT 関連付けられている PML (前骨髄球性白血病) 体 (APBs)57の形成を促進したテロメア (ALT) 経路の延長に発見されています。STAT6 は生存と増殖シグナル伝達経路再発急性骨髄性白血病の58の場合アクティブ化リン酸化。一緒に取られて、開発と、白血病の再発と関連していた 3 つの遺伝子が、すべての再発との関連付けに出版された明示的な証拠はないです。これは、詳しい調査のための興味深いトピックを表します。
同じアノテーション手順は ALL1 の ALL2 なバイオ マーカーのサブセットで行うことができます。図 9 bに示すように、データセット ALL2 中のバイオ マーカーを再発として上記の節で検討した 3 つのバイオ マーカーは特定されなかった。これは、バイオ マーカーが表現型固有バイオ マーカーの検出、複数の同様に有効な解の存在の横の別の主要な課題であることを示唆します。
いくつかの技術的なモジュールは実装され、興味を持つユーザーのためにここで説明。エラー処理モジュールは、ソフトウェアの実行中にエラーが発生したときに、ユーザーの有益なメッセージを提供します。主なエラー メッセージ、補足資料の「エラー メッセージ」で説明します。1 つ以上の CPU コアを搭載したコンピューターのバイオ マーカーの並列計算を実装しました。補足資料で「並列実行」で実行時間に詳細な改善を見つけることが。データは、複数の CPU コアの使用率が異なる CPU コア間の切り替えのコストのための実行時間を向上させないことを示唆しています。
図 1: トランスクリプトーム データセット ALL1 から抽出した例のデータセットは ALL1 の最初の 9 個のサンプルの最初の六つの機能。データ マトリックスは、(b) タブ区切りのテキスト形式ファイル、および (c) カンマ区切りのテキスト形式ファイル (a) 可視化形式でフォーマットされました。(d) クラスのラベルのデータは、可視化形式でフォーマットされました。タブによる文字が表示されて、それが (b) で[タブ]として示されています。列プラットフォームで、(b) のマイクロ アレイ プラットフォームAffy必要なデータ列ではありません。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 2: ソフトウェアのグラフィカル ユーザー インターフェイスです。左上のボックスは、ベースライン統計をまとめたものです。ユーザーは、可能性があります興味の機能を検索し、2 つのトップの右のボックス内の値の分布を調査します。バイオ マーカー検出プロシージャのすべてのパラメーターは、中間の水平バーで調整されるかもしれません。すべてのバイオ マーカーのサブセットとその対応する可視化の分布は最下部にあります。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3: バイオ マーカーのサブセットとその可視化を生成します。ユーザーは、テーブル、パラメーター piCutoffとpiFSNumを使用して 2 つの 3 D 散布にさらに絞り込む可能性があります。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 4: 本研究で検出された Id 機能の遺伝子注釈。3 つの機能 Id 38319_at/38147_at/33238_at データセット ALL1 の最初のバイオ マーカーのサブセットを取る。(a)遺伝子 ID への変換リンクをクリックして ID の変換モジュールを取得します。(b) 入力フィーチャ Id 赤いボックス 1 で赤のボックス 2 のフィーチャ タイプを選択 (既定値"AFFYMETRIX_3PRIME_IVT_ID"はこの研究のために正しい)、赤いボックス 3 の遺伝子リストを選択し、赤のボックス 4 で送信リストをクリックします。(c) このページで機能上の注釈をすべてを取得し、これらのクエリ機能の遺伝子記号を取得する遺伝子リストの表示] をクリックします。(エ) 照会されたフィーチャ Id の遺伝子記号を取得します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 5: 注釈と検出機能のサブセットの濃縮分析します。(遺伝子カード (b) OMIM から a) 遺伝子の注釈では、それぞれの機能・遺伝子の病気連合について説明します。(c) 注釈データベース UniProtKB の興味の遺伝子によって符号化される蛋白質。(d) GPS のオンラインのツールを使用して特定の蛋白質のチロシンのリン酸化の残基を予測します。赤いボックスは、クエリのデータを入力する] をクリックする場所をユーザーに示すに追加されました。CD3D を (c) の赤い枠から FASTA 形式として取得してクエリ ウィンドウで、入力例タンパク質の一次配列は、(d) 赤のボックスをクリックします。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 6: kSolutionVis のワークフロー 。ソフトウェアの各モジュールは、上記のプロトコルで記述されていた。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 7: 2 つの代表的なデータセットのベースライン統計します。サンプル、機能および ALL1 (a) と (b) ALL2 のクラスの数が計算されます。データ マトリックスとクラスのラベルのファイルのサイズも検出されます。新しいデータ行列クラスのラベルとサンプルから抽出されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 8: ヒストグラム機能 1012_at 2 つのデータセットの視覚化します。ベースライン統計とヒストグラムは ALL1 (a) と (b) ALL2 に対して生成されました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 9: バイオ マーカー サブセットおよび 2 つのデータセットのスキャター プロットします。ユーザー可能性がありますバイオ マーカーのサブセットのリストをさらに絞り込むパラメーター ボックスの 2 番目の行のパラメーターを変更し、ALL1 (a) と (b) ALL2 データセット用に 3 D 散布します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
| Web サイト | リンク | 機能 |
| GeneCards | http://www.genecards.org/cgi-bin/carddisp.pl?gene=CD3D | 遺伝子の注釈 |
| OMIM | https://omim.org/entry/186790?search=CD3D&highlight=cd3d | 遺伝子疾患協会 |
| UniProtKB | http://www.uniprot.org/uniprot/P04234 | タンパク機能アノテーション |
| GPS | http://gps.biocuckoo.org/ | タンパク質の翻訳後修飾の予測 |
| 文字列 | https://string-db.org/ | タンパク質間相互作用 |
| デビッド | https://david.ncifcrf.gov/ | 遺伝子セット濃縮分析 |
テーブル 1。Web サイトに注釈を付けると、検出されたバイオ マーカー分析します。役立つ便利なオンライン ツールの一覧に注釈検出のバイオ マーカー。
| f1 | f2 | f3 | Acc | Symbol1 | Symbol2 | Symbol3 |
| 38319_at | 38147_at | 33238_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | LCK |
| 33238_at | 35016_at | 37039_at | 1.0000 | LCK | CD74 | HLA DRA |
| 38147_at | 33238_at | 35016_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | CD74 |
| 38147_at | 33238_at | 2059_s_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | LCK |
| 38147_at | 33238_at | 37039_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | HLA DRA |
| 38147_at | 33238_at | 38095_i_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | HLA DPB1 |
| 38147_at | 33238_at | 33039_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | TRAT1 |
| 38147_at | 35016_at | 2059_s_at | 1.0000 | SH2D1A | CD74 | LCK |
| 38147_at | 35016_at | 33039_at | 1.0000 | SH2D1A | CD74 | TRAT1 |
| 38147_at | 35016_at | 38949_at | 1.0000 | SH2D1A | CD74 | PRKCQ |
| 38147_at | 2059_s_at | 37039_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | HLA DRA |
| 38147_at | 2059_s_at | 38095_i_at | 1.0000 | SH2D1A | LCK | HLA DPB1 |
| 38147_at | 37039_at | 33039_at | 1.0000 | SH2D1A | HLA DRA | TRAT1 |
| 38147_at | 37039_at | 38949_at | 1.0000 | SH2D1A | HLA DRA | PRKCQ |
| 38319_at | 38147_at | 35016_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | CD74 |
| 38147_at | 38833_at | 38949_at | 1.0000 | SH2D1A | HLA DPA1 | PRKCQ |
| 33238_at | 35016_at | 33039_at | 1.0000 | LCK | CD74 | TRAT1 |
| 38319_at | 38833_at | 38949_at | 1.0000 | CD3D | HLA DPA1 | PRKCQ |
| 33238_at | 35016_at | 38949_at | 1.0000 | LCK | CD74 | PRKCQ |
| 33238_at | 2059_s_at | 37039_at | 1.0000 | LCK | LCK | HLA DRA |
| 33238_at | 37039_at | 38095_i_at | 1.0000 | LCK | HLA DRA | HLA DPB1 |
| 33238_at | 37039_at | 33039_at | 1.0000 | LCK | HLA DRA | TRAT1 |
| 33238_at | 37039_at | 38949_at | 1.0000 | LCK | HLA DRA | PRKCQ |
| 33238_at | 38095_i_at | 38949_at | 1.0000 | LCK | HLA DPB1 | PRKCQ |
| 33238_at | 38833_at | 38949_at | 1.0000 | LCK | HLA DPA1 | PRKCQ |
| 33238_at | 33039_at | 38949_at | 1.0000 | LCK | TRAT1 | PRKCQ |
| 35016_at | 2059_s_at | 33039_at | 1.0000 | CD74 | LCK | TRAT1 |
| 35016_at | 2059_s_at | 38949_at | 1.0000 | CD74 | LCK | PRKCQ |
| 35016_at | 38095_i_at | 38949_at | 1.0000 | CD74 | HLA DPB1 | PRKCQ |
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| 38319_at | 2059_s_at | 38833_at | 1.0000 | CD3D | LCK | HLA DPA1 |
| 38319_at | 33238_at | 33039_at | 1.0000 | CD3D | LCK | TRAT1 |
| 38319_at | 33238_at | 38095_i_at | 1.0000 | CD3D | LCK | HLA DPB1 |
| 38319_at | 33238_at | 37039_at | 1.0000 | CD3D | LCK | HLA DRA |
| 38319_at | 35016_at | 38833_at | 1.0000 | CD3D | CD74 | HLA DPA1 |
| 38319_at | 33238_at | 2059_s_at | 1.0000 | CD3D | LCK | LCK |
| 38319_at | 35016_at | 33039_at | 1.0000 | CD3D | CD74 | TRAT1 |
| 38319_at | 33238_at | 35016_at | 1.0000 | CD3D | LCK | CD74 |
| 38319_at | 35016_at | 38949_at | 1.0000 | CD3D | CD74 | PRKCQ |
| 38319_at | 2059_s_at | 37039_at | 1.0000 | CD3D | LCK | HLA DRA |
| 38319_at | 38147_at | 38949_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | PRKCQ |
| 38319_at | 38147_at | 33039_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | TRAT1 |
| 38319_at | 33238_at | 38949_at | 1.0000 | CD3D | LCK | PRKCQ |
| 38319_at | 2059_s_at | 38095_i_at | 1.0000 | CD3D | LCK | HLA DPB1 |
| 38319_at | 38147_at | 38833_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | HLA DPA1 |
| 38319_at | 2059_s_at | 33039_at | 1.0000 | CD3D | LCK | TRAT1 |
| 38319_at | 38147_at | 38095_i_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | HLA DPB1 |
| 38319_at | 37039_at | 33039_at | 1.0000 | CD3D | HLA DRA | TRAT1 |
| 38319_at | 38147_at | 37039_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | HLA DRA |
| 38319_at | 38147_at | 2059_s_at | 1.0000 | CD3D | SH2D1A | LCK |
| 38319_at | 2059_s_at | 38949_at | 1.0000 | CD3D | LCK | PRKCQ |
| 38319_at | 35016_at | 2059_s_at | 1.0000 | CD3D | CD74 | LCK |
| 2059_s_at | 37039_at | 38095_i_at | 0.9922 | LCK | HLA DRA | HLA DPB1 |
| 35016_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | CD74 | TRAT1 | PRKCQ |
| 2059_s_at | 37039_at | 38949_at | 0.9922 | LCK | HLA DRA | PRKCQ |
| 35016_at | 2059_s_at | 37039_at | 0.9922 | CD74 | LCK | HLA DRA |
| 35016_at | 37039_at | 38949_at | 0.9922 | CD74 | HLA DRA | PRKCQ |
| 35016_at | 38833_at | 38949_at | 0.9922 | CD74 | HLA DPA1 | PRKCQ |
| 2059_s_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | LCK | TRAT1 | PRKCQ |
| 37039_at | 38833_at | 38949_at | 0.9922 | HLA DRA | HLA DPA1 | PRKCQ |
| 37039_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | HLA DRA | TRAT1 | PRKCQ |
| 38319_at | 38095_i_at | 38949_at | 0.9922 | CD3D | HLA DPB1 | PRKCQ |
| 33238_at | 37039_at | 38833_at | 0.9922 | LCK | HLA DRA | HLA DPA1 |
| 38095_i_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | HLA DPB1 | TRAT1 | PRKCQ |
| 33238_at | 2059_s_at | 38949_at | 0.9922 | LCK | LCK | PRKCQ |
| 38319_at | 38833_at | 33039_at | 0.9922 | CD3D | HLA DPA1 | TRAT1 |
| 38833_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | HLA DPA1 | TRAT1 | PRKCQ |
| 38147_at | 33039_at | 38949_at | 0.9922 | SH2D1A | TRAT1 | PRKCQ |
| 38319_at | 37039_at | 38833_at | 0.9922 | CD3D | HLA DRA | HLA DPA1 |
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| 38147_at | 33238_at | 38949_at | 0.9922 | SH2D1A | LCK | PRKCQ |
| 38147_at | 2059_s_at | 33039_at | 0.9922 | SH2D1A | LCK | TRAT1 |
| 38319_at | 37039_at | 38949_at | 0.9922 | CD3D | HLA DRA | PRKCQ |
| 38319_at | 38095_i_at | 38833_at | 0.9922 | CD3D | HLA DPB1 | HLA DPA1 |
| 38147_at | 2059_s_at | 38833_at | 0.9922 | SH2D1A | LCK | HLA DPA1 |
| 33238_at | 35016_at | 2059_s_at | 0.9922 | LCK | CD74 | LCK |
| 38319_at | 35016_at | 38095_i_at | 0.9922 | CD3D | CD74 | HLA DPB1 |
| 33238_at | 35016_at | 38095_i_at | 0.9922 | LCK | CD74 | HLA DPB1 |
| 38319_at | 35016_at | 37039_at | 0.9922 | CD3D | CD74 | HLA DRA |
| 38147_at | 33238_at | 38833_at | 0.9922 | SH2D1A | LCK | HLA DPA1 |
| 38147_at | 37039_at | 38095_i_at | 0.9844 | SH2D1A | HLA DRA | HLA DPB1 |
| 38147_at | 35016_at | 38833_at | 0.9844 | SH2D1A | CD74 | HLA DPA1 |
| 38147_at | 35016_at | 38095_i_at | 0.9844 | SH2D1A | CD74 | HLA DPB1 |
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| 38147_at | 37039_at | 38833_at | 0.9844 | SH2D1A | HLA DRA | HLA DPA1 |
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| 38319_at | 38095_i_at | 33039_at | 0.9844 | CD3D | HLA DPB1 | TRAT1 |
| 2059_s_at | 37039_at | 38833_at | 0.9844 | LCK | HLA DRA | HLA DPA1 |
| 2059_s_at | 38833_at | 33039_at | 0.9766 | LCK | HLA DPA1 | TRAT1 |
| 2059_s_at | 38095_i_at | 33039_at | 0.9766 | LCK | HLA DPB1 | TRAT1 |
| 2059_s_at | 38095_i_at | 38833_at | 0.9766 | LCK | HLA DPB1 | HLA DPA1 |
| 33238_at | 2059_s_at | 38095_i_at | 0.9766 | LCK | LCK | HLA DPB1 |
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| 38147_at | 38095_i_at | 33039_at | 0.9766 | SH2D1A | HLA DPB1 | TRAT1 |
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| 33238_at | 38095_i_at | 38833_at | 0.9688 | LCK | HLA DPB1 | HLA DPA1 |
| 37039_at | 38833_at | 33039_at | 0.9688 | HLA DRA | HLA DPA1 | TRAT1 |
| 38147_at | 35016_at | 37039_at | 0.9688 | SH2D1A | CD74 | HLA DRA |
| 33238_at | 2059_s_at | 38833_at | 0.9688 | LCK | LCK | HLA DPA1 |
| 37039_at | 38095_i_at | 33039_at | 0.9688 | HLA DRA | HLA DPB1 | TRAT1 |
| 38095_i_at | 38833_at | 33039_at | 0.9609 | HLA DPB1 | HLA DPA1 | TRAT1 |
| 35016_at | 38095_i_at | 38833_at | 0.9609 | CD74 | HLA DPB1 | HLA DPA1 |
| 37039_at | 38095_i_at | 38833_at | 0.9531 | HLA DRA | HLA DPB1 | HLA DPA1 |
| 35016_at | 37039_at | 38095_i_at | 0.9531 | CD74 | HLA DRA | HLA DPB1 |
| 35016_at | 37039_at | 38833_at | 0.9531 | CD74 | HLA DRA | HLA DPA1 |
表 2。データセット ALL1 からのすべてのフィーチャのアノテーション。これは B 細胞と T 細胞間のバイナリ分類データセットすべてのサンプル。遺伝子記号は、最後の 3 つの列のすべてのマイクロ アレイ機能で収集されました。
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Discussion
本研究は、二値分類のユーザー指定したデータセットに容易に続くマルチ ソリューション バイオ マーカー検出と評価プロトコルを提示します。ソフトウェアは、使いやすさと柔軟性のあるインポート/エクスポート インターフェイス ソフトウェアの GUI を使用して簡単にそのデータセットを調査する医学研究者を許可する、さまざまなファイル形式の重点を置きます。本研究では、以前多くの既存のバイオ マーカー検出アルゴリズムによって無視同様に効果的なモデリング性能と 1 つ以上のソリューションを生成する必要性も強調表示します。今後、新たに開発したバイオ マーカー検出アルゴリズムは十分なモデリング性能のすべての中間のマーカー サブセットを記録することによってこのオプションを含めることができます。
このプロトコルでは手順 1 と 5 は、ほとんど重要性のソフトウェアは正しくフォーマットされた入力ファイルに依存する全自動システム。私たちのテストの手順は、データ マトリックスのサンプル名のミスマッチの中に発見されたそれとクラスファイルのラベル ソフトウェアは、ソフトウェアがこのエラーに関する警告ダイアログ ボックスを飛び出しますでエラーが発生可能性があります。したがって、ユーザーが見つかった場合データ マトリックスからサンプルが読み込まれませんでしたか 2 つの入力ファイルのサンプル名が一貫したかどうかを確認することがクラスファイル ラベル、トラブルシューティングのトリック。場合は、3 D 散布しないドットが視覚化され、最善の解決策よりも高くなるパラメーター pCutoffこの可能性があります。トラブルシューティングのトリックは、このインスタンスの分類性能測定 ( pCutoffパラメーター) のカットオフを下げます。しかし、バイオ マーカー サブセットにより最大のパフォーマンス測定は、まだ困難なデータセットのためのカットオフによってブロックされる可能性があります。警告ダイアログはこの最高のパフォーマンス測定を与えるし、ユーザーは分析をさらに続けると小さいカットオフを選択可能性があります。
ソフトウェアの主な制限は、その遅い計算速度と最大で 3 つの機能に焦点を当て、その能力です。機能の選択は、その大域的最適解を多項式時間59内で解決できない計算問題として定義、NP 困難な問題です。ステップをスクリーニング包括的なバイオ マーカーのサブセットは、計算能力の高いボリュームを消費します。実行時間 kSolutionVis の複雑さは O (n3) nはパラメーター pTopX。さらに、この複数バイオ マーカー検出アルゴリズムは、したがって拘束機能を 3 または少ない数の機能の画面の可視化に焦点を当てください。この制限は、以上 3 つの機能で構成される機能のサブセットを検索する困難な問題に取り組むし、可能性がありますいくつかのユーザーを妨げる可能性があります。ただし、ソフトウェアは、3 D 空間での機能のサブセットを可視化する、以上 3 つの次元の特徴集合を直接視覚化することは困難です。さらに、上に示した代表的な結果に基づいて、kSolutionVis によって選択された複数の機能三つ子は重要な生物医学的意味を持つ分類やショーの重要な結果の非常に効果的な方法です。
ソフトウェアは、既存の機能選択アルゴリズムに有用な補完的なソフトウェアを表します。、生物医学の分野で機能の選択が改良されたモデリング性能を達成するための機能のサブセットを検索する目的で、バイオ マーカーと呼ばれる60,,6162。ソフトウェアは、最近の研究5で提案する戦略に基づいてすべてのトリプレット バイオ マーカーのサブセットの包括的なスクリーニング ツールです。2 つの代表的なデータセットがソフトウェアのプロトコルによるスクリーニングし、その結果が同様に効果的なまたは同一のモデリング性能でかなりの数のソリューションの存在を示します。しかし、ヒューリスティックに基づいた規則63,64,65,66準最適解を見つけるために用いることができるが、このようなアルゴリズムは、他の多くを無視して 1 つだけのソリューションを実現する強い傾向を持つ同様に効果的なまたは同一モデル パフォーマンス ソリューション。したがって、コンピューターの電源とソフトウェアの長い実行時間は、将来的には潜在的なバイオ マーカーのより包括的な検出を確保する価値があります。
代表的な結果は 2 つのトランスクリプトーム データセットに計算された、しかし、ソフトウェア処理のさまざまな標準的なファイル形式にデータを入力、プロテオミクスとメタボロミクスを含む他の '弔' データセットの分析にも使えます。さらに、並列化のバイオ マーカー検出モジュール ソフトウェアの計算スピードが。この目的のため (汎用グラフィカル処理団結) GPGPU と利用可能なインテル Xeon Phi プロセッサを含むいくつかのマルチコア ハードウェアはないです。しかし、これらの技術はコーディングのさまざまな戦略を必要とする、ソフトウェアの次のバージョンで考慮されます。
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Disclosures
我々 は本レポートに関する利害の対立があります。
Acknowledgments
この作品は、中国の科学 (XDB13040400) 院と吉林大学からスタートアップ助成金の戦略的な重点研究課題によって支えられました。匿名のレビューや生体テスト ユーザーは、使いやすさと kSolutionVis の機能の改善に関する建設的なコメントの認められました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Hardware | |||
| laptop | Lenovo | X1 carbon | Any computer works. Recommended minimum configuration: 1GB extra hard disk space, 1 GB memory, 2.0MHz CPU |
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Software | |||
| Python 3.0 | WingWare | Wing Personal | Any python programming and running environments support Python version 3.0 or above |
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