Supervised Wavelet Method to Predict Patient Survival from Gene Expression Data
المؤلفون المشاركون
Lisboa, Paolo
Farhadian, Maryam
Moghimbeigi, Abbas
Poorolajal, Jalal
Mahjub, Hossein
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In microarray studies, the number of samples is relatively small compared to the number of genes per sample.
An important aspect of microarray studies is the prediction of patient survival based on their gene expression profile.
This naturally calls for the use of a dimension reduction procedure together with the survival prediction model.
In this study, a new method based on combining wavelet approximation coefficients and Cox regression was presented.
The proposed method was compared with supervised principal component and supervised partial least squares methods.
The different fitted Cox models based on supervised wavelet approximation coefficients, the top number of supervised principal components, and partial least squares components were applied to the data.
The results showed that the prediction performance of the Cox model based on supervised wavelet feature extraction was superior to the supervised principal components and partial least squares components.
The results suggested the possibility of developing new tools based on wavelets for the dimensionally reduction of microarray data sets in the context of survival analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Farhadian, Maryam& Lisboa, Paolo& Moghimbeigi, Abbas& Poorolajal, Jalal& Mahjub, Hossein. 2014. Supervised Wavelet Method to Predict Patient Survival from Gene Expression Data. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050361
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Farhadian, Maryam…[et al.]. Supervised Wavelet Method to Predict Patient Survival from Gene Expression Data. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050361
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Farhadian, Maryam& Lisboa, Paolo& Moghimbeigi, Abbas& Poorolajal, Jalal& Mahjub, Hossein. Supervised Wavelet Method to Predict Patient Survival from Gene Expression Data. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050361
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050361
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