![](/images/graphics-bg.png)
Classification of Cancer Primary Sites Using Machine Learning and Somatic Mutations
المؤلفون المشاركون
Chen, Yukun
Huang, Liang-Chin
Sun, Jingchun
Zhao, Zhongming
Xu, Hua
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An accurate classification of human cancer, including its primary site, is important for better understanding of cancer and effective therapeutic strategies development.
The available big data of somatic mutations provides us a great opportunity to investigate cancer classification using machine learning.
Here, we explored the patterns of 1,760,846 somatic mutations identified from 230,255 cancer patients along with gene function information using support vector machine.
Specifically, we performed a multiclass classification experiment over the 17 tumor sites using the gene symbol, somatic mutation, chromosome, and gene functional pathway as predictors for 6,751 subjects.
The performance of the baseline using only gene features is 0.57 in accuracy.
It was improved to 0.62 when adding the information of mutation and chromosome.
Among the predictable primary tumor sites, the prediction of five primary sites (large intestine, liver, skin, pancreas, and lung) could achieve the performance with more than 0.70 in F-measure.
The model of the large intestine ranked the first with 0.87 in F-measure.
The results demonstrate that the somatic mutation information is useful for prediction of primary tumor sites with machine learning modeling.
To our knowledge, this study is the first investigation of the primary sites classification using machine learning and somatic mutation data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Yukun& Sun, Jingchun& Huang, Liang-Chin& Xu, Hua& Zhao, Zhongming. 2015. Classification of Cancer Primary Sites Using Machine Learning and Somatic Mutations. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055683
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Yukun…[et al.]. Classification of Cancer Primary Sites Using Machine Learning and Somatic Mutations. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055683
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Yukun& Sun, Jingchun& Huang, Liang-Chin& Xu, Hua& Zhao, Zhongming. Classification of Cancer Primary Sites Using Machine Learning and Somatic Mutations. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055683
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1055683
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)