Method Article

Benzer şekilde etkili ikili sınıflandırma performansları ile birden fazla biyomarker alt kümeleri seçmek

DOI:

10.3791/57738

⸱

October 11th, 2018

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Varolan algoritmaları bir biyomarker algılama veri kümesi için bir çözüm oluşturur. Bu iletişim kuralı birden çok benzer şekilde etkin çözümler varlığını gösterir ve Biyomedikal araştırmacılar onların veri kümeleri için önerilen meydan okumak araştırmak için kullanımı kolay bir yazılım sunar. Bilgisayar mühendisleri, algılama algoritmaları onların biyomarker bu özelliği de sağlayabilir.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Biyomarker algılama yüksek üretilen iş 'omics' araştırmacılar için biyomedikal daha önemli sorulardan biri ve hemen hemen tüm varolan biyomarker algılama algoritmaları belirli bir veri kümesi için en iyi duruma getirilmiş performans ölçümü ile bir biyomarker alt küme küme küme oluşturma . Ancak, yeni yapılan bir çalışmada birden çok biyomarker alt kümeleri bile aynı ya da benzer şekilde etkili sınıflandırma performansları ile varlığını gösterdi. Bu iletişim kuralı biyomarker alt kümeleri ile ikili sınıflandırma performansları, Kullanıcı tanımlı bir kesim iyi tespit için basit ve anlaşılır bir metodoloji sunar. Veri hazırlama ve yükleme, temel bilgileri özetleme, parametre ayarlama, biyomarker tarama, sonuç görselleştirme ve yorumu, biyomarker gen ek açıklamaları ve sonuç ve görselleştirme ihracat, protokol oluşur yayın kalitesi. Strateji eleme önerilen biyomarker sezgisel ve biyomarker algılama algoritmaları geliştirmek için genel bir kural gösterir. Bir Kullanıcı dostu grafik kullanıcı arabirimi (GUI) Python, biyomedikal araştırmacılar bunların sonuçları doğrudan erişmesini sağlayan programlama dilini kullanarak geliştirilmiştir. Kaynak kodu ve manuel kSolutionVis kullanımı-ebilmek var olmak downloaded--dan http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İkili sınıflandırma, en yaygın olarak incelenmiş ve zorlu veri madenciliği Biyomedikal alanında sorunlar örneklerinin en doğru ayrımcılık güç1, iki gruplar eğitimli bir sınıflandırma modelini oluşturmak için kullanılır 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7. Biyomedikal alanında oluşturulan büyük veri doğasında olan "büyük p küçük n" have paradigma, özellikler genellikle daha örnekleri6,8,

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Not: Aşağıdaki protokol sözde büyük modülleri kodlarının ve Bilişim analitik prosedür ayrıntılarını açıklar. Python sürümü 3.6.0 ve Python modülleri pandalar, abc, numpy, be, sklearn, sys, PyQt5, sys, mehmet, matematik ve matplotlib kullanarak otomatik olarak analiz sistemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada kullanılan malzemeler Malzemeler tablolistelenir.

1. veri matris hazırlayın ve sınıf etiketleri

  1. Veri matris dosyası Şekil 1A' gösterildiği gibi bir sekme veya virgülle sınırlandırılmış matris dosyası olarak hazırlamak.
    Not: Her satır bir özelliğinin tüm değerleri vardır ve ilk öğe ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu iş akışı (Şekil 6) ikili sınıflandırma veri kümesi için benzer verimliliği ile birden fazla biyomarker alt kümeleri bulmak için hedeftir. Tüm süreç iki örnek veri kümeleri tarafından ALL1 ve bir biyomarker basılmış algılama çıkarılan ALL212,48çalışma gösterilmiştir. Kullanıcı-ebilmek install kSolutionVis ek materyalleri yönergeleri takip ederek.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışmada bir ikili sınıflandırma Kullanıcı tarafından belirtilen veri kümesi için bir takip etmek kolay çok çözüm biyomarker algılama ve karakterizasyonu Protokolü sunar. Yazılım kullanım kolaylığı ve esnek alma/verme arabirimleri Biyomedikal bir araştırmacı kolayca yazılım GUI kullanarak kendi veri kümesi araştırmak izin çeşitli dosya biçimleri için bir vurgu yapıyor. Bu çalışmada da benzer şekilde etkili modelleme performansları, daha önce birçok varolan biyomarker algılama algoritması tarafından göz ardı ile birde.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu raporla ilgili hiçbir çatışması var.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu eser Çince Academy of Sciences (XDB13040400) ve başlangıç grant Jilin Üniversitesi stratejik öncelik araştırma programı tarafından desteklenmiştir. Adsız yorumcular ve Biyomedikal test kullanıcılar kullanılabilirlik ve kSolutionVis işlevselliğini geliştirmeye yönelik yapıcı yorumlar için takdir edildi.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
donanım< / güçlü >
laptopLenovoX1 carbonHerhangi bir bilgisayar çalışır. Önerilen minimum yapılandırma: 1 GB ekstra sabit disk alanı, 1 GB bellek, 2,0 MHz CPU
strong>NameCompany<strong>Katalog NumarasıComments
Software
Python 3.0WingWareWing KişiselHerhangi bir python programlama ve çalıştırma ortamı Python sürüm 3.0 veya üstünü destekler
<

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

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

Related Articles