Random Subspace Aggregation for Cancer Prediction with Gene Expression Profiles
المؤلفون المشاركون
Yang, Liying
Liu, Zhimin
Yuan, Xiguo
Wei, Jianhua
Zhang, Junying
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
Precisely predicting cancer is crucial for cancer treatment.
Gene expression profiles make it possible to analyze patterns between genes and cancers on the genome-wide scale.
Gene expression data analysis, however, is confronted with enormous challenges for its characteristics, such as high dimensionality, small sample size, and low Signal-to-Noise Ratio.
Results.
This paper proposes a method, termed RS_SVM, to predict gene expression profiles via aggregating SVM trained on random subspaces.
After choosing gene features through statistical analysis, RS_SVM randomly selects feature subsets to yield random subspaces and training SVM classifiers accordingly and then aggregates SVM classifiers to capture the advantage of ensemble learning.
Experiments on eight real gene expression datasets are performed to validate the RS_SVM method.
Experimental results show that RS_SVM achieved better classification accuracy and generalization performance in contrast with single SVM, K-nearest neighbor, decision tree, Bagging, AdaBoost, and the state-of-the-art methods.
Experiments also explored the effect of subspace size on prediction performance.
Conclusions.
The proposed RS_SVM method yielded superior performance in analyzing gene expression profiles, which demonstrates that RS_SVM provides a good channel for such biological data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Liying& Liu, Zhimin& Yuan, Xiguo& Wei, Jianhua& Zhang, Junying. 2016. Random Subspace Aggregation for Cancer Prediction with Gene Expression Profiles. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097821
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Liying…[et al.]. Random Subspace Aggregation for Cancer Prediction with Gene Expression Profiles. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097821
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Liying& Liu, Zhimin& Yuan, Xiguo& Wei, Jianhua& Zhang, Junying. Random Subspace Aggregation for Cancer Prediction with Gene Expression Profiles. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097821
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097821
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