کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6920762 | 864470 | 2016 | 44 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identification of informative genes and pathways using an improved penalized support vector machine with a weighting scheme
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی ژن ها و مسیرهای اطلاعاتی با استفاده از یک دستگاه برش پشتیبانی جریمه بهبود یافته با طرح وزن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هوش مصنوعی، بیوانفورماتیک، ژن های قابل اطمینان، تجزیه و تحلیل میکروارگیر مبتنی بر مسیر، دستگاه بردار حمایتی مجازات، طرح توجیهی، عملکرد مجازات،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Incorporation of pathway knowledge into microarray analysis has brought better biological interpretation of the analysis outcome. However, most pathway data are manually curated without specific biological context. Non-informative genes could be included when the pathway data is used for analysis of context specific data like cancer microarray data. Therefore, efficient identification of informative genes is inevitable. Embedded methods like penalized classifiers have been used for microarray analysis due to their embedded gene selection. This paper proposes an improved penalized support vector machine with absolute t-test weighting scheme to identify informative genes and pathways. Experiments are done on four microarray data sets. The results are compared with previous methods using 10-fold cross validation in terms of accuracy, sensitivity, specificity and F-score. Our method shows consistent improvement over the previous methods and biological validation has been done to elucidate the relation of the selected genes and pathway with the phenotype under study.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 77, 1 October 2016, Pages 102-115
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 77, 1 October 2016, Pages 102-115
نویسندگان
Weng Howe Chan, Mohd Saberi Mohamad, Safaai Deris, Nazar Zaki, Shahreen Kasim, Sigeru Omatu, Juan Manuel Corchado, Hany Al Ashwal,