Identification and Analysis of Driver Missense Mutations Using Rotation Forest with Feature Selection
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identifying cancer-associated mutations (driver mutations) is critical for understanding the cellular function of cancer genome that leads to activation of oncogenes or inactivation of tumor suppressor genes.
Many approaches are proposed which use supervised machine learning techniques for prediction with features obtained by some databases.
However, often we do not know which features are important for driver mutations prediction.
In this study, we propose a novel feature selection method (called DX) from 126 candidate features’ set.
In order to obtain the best performance, rotation forest algorithm was adopted to perform the experiment.
On the train dataset which was collected from COSMIC and Swiss-Prot databases, we are able to obtain high prediction performance with 88.03% accuracy, 93.9% precision, and 81.35% recall when the 11 top-ranked features were used.
Comparison with other various techniques in the TP53, EGFR, and Cosmic2plus datasets shows the generality of our method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Du, Xiuquan& Cheng, Jiaxing. 2014. Identification and Analysis of Driver Missense Mutations Using Rotation Forest with Feature Selection. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016630
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Du, Xiuquan& Cheng, Jiaxing. Identification and Analysis of Driver Missense Mutations Using Rotation Forest with Feature Selection. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016630
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Du, Xiuquan& Cheng, Jiaxing. Identification and Analysis of Driver Missense Mutations Using Rotation Forest with Feature Selection. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016630
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1016630
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر