Nonlinear Quantitative Radiation Sensitivity Prediction Model Based on NCI-60 Cancer Cell Lines
المؤلفون المشاركون
Zhang, Chunying
Girard, Luc
Das, Amit
Chen, Sun
Zheng, Guangqiang
Song, Kai
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We proposed a nonlinear model to perform a novel quantitative radiation sensitivity prediction.
We used the NCI-60 panel, which consists of nine different cancer types, as the platform to train our model.
Important radiation therapy (RT) related genes were selected by significance analysis of microarrays (SAM).
Orthogonal latent variables (LVs) were then extracted by the partial least squares (PLS) method as the new compressive input variables.
Finally, support vector machine (SVM) regression model was trained with these LVs to predict the SF2 (the surviving fraction of cells after a radiation dose of 2 Gy γ -ray) values of the cell lines.
Comparison with the published results showed significant improvement of the new method in various ways: (a) reducing the root mean square error (RMSE) of the radiation sensitivity prediction model from 0.20 to 0.011; and (b) improving prediction accuracy from 62% to 91%.
To test the predictive performance of the gene signature, three different types of cancer patient datasets were used.
Survival analysis across these different types of cancer patients strongly confirmed the clinical potential utility of the signature genes as a general prognosis platform.
The gene regulatory network analysis identified six hub genes that are involved in canonical cancer pathways.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Chunying& Girard, Luc& Das, Amit& Chen, Sun& Zheng, Guangqiang& Song, Kai. 2014. Nonlinear Quantitative Radiation Sensitivity Prediction Model Based on NCI-60 Cancer Cell Lines. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051528
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Chunying…[et al.]. Nonlinear Quantitative Radiation Sensitivity Prediction Model Based on NCI-60 Cancer Cell Lines. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051528
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Chunying& Girard, Luc& Das, Amit& Chen, Sun& Zheng, Guangqiang& Song, Kai. Nonlinear Quantitative Radiation Sensitivity Prediction Model Based on NCI-60 Cancer Cell Lines. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051528
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051528
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