کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8644816 | 1569769 | 2018 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Grouped gene selection and multi-classification of acute leukemia via new regularized multinomial regression
ترجمه فارسی عنوان
انتخاب ژن گروهی و چند طبقه بندی لوسمی حاد با استفاده از رگرسیون چندجملهای تصحیح شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
PTK2FeSCTSDMEF2CAcute lymphatic leukemiaTCF3AMLMyocyte enhancer factor 2CTallBtk - BTKBruton tyrosine kinase - بروتون تیروزین کینازBall - توپtranscription factor 3 - فاکتور رونویسی 3Acute leukemia - لوسمی حادacute myeloid leukemia - لوسمی حاد میلوئیدی یا به اختصار AMLB-cell acute lymphoblastic leukemia - لوسمی لنفوبلاستی حاد B-سلولیT-cell acute lymphoblastic leukemia - لوسمی لنفوبلاستی حاد T-cellALL - همهprotein tyrosine kinase 2 - پروتئین تیروزین کیناز 2Multi-classification - چند طبقه بندیCathepsin - کاتپسین
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
ژنتیک
چکیده انگلیسی
Diagnosing acute leukemia is the necessary prerequisite to treating it. Multi-classification on the gene expression data of acute leukemia is help for diagnosing it which contains B-cell acute lymphoblastic leukemia (BALL), T-cell acute lymphoblastic leukemia (TALL) and acute myeloid leukemia (AML). However, selecting cancer-causing genes is a challenging problem in performing multi-classification. In this paper, weighted gene co-expression networks are employed to divide the genes into groups. Based on the dividing groups, a new regularized multinomial regression with overlapping group lasso penalty (MROGL) has been presented to simultaneously perform multi-classification and select gene groups. By implementing this method on three-class acute leukemia data, the grouped genes which work synergistically are identified, and the overlapped genes shared by different groups are also highlighted. Moreover, MROGL outperforms other five methods on multi-classification accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Gene - Volume 667, 15 August 2018, Pages 18-24
Journal: Gene - Volume 667, 15 August 2018, Pages 18-24
نویسندگان
Juntao Li, Yanyan Wang, Tao Jiang, Huimin Xiao, Xuekun Song,