Feature Selection for Longitudinal Data by Using Sign Averages to Summarize Gene Expression Values over Time
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the rapid evolution of high-throughput technologies, time series/longitudinal high-throughput experiments have become possible and affordable.
However, the development of statistical methods dealing with gene expression profiles across time points has not kept up with the explosion of such data.
The feature selection process is of critical importance for longitudinal microarray data.
In this study, we proposed aggregating a gene’s expression values across time into a single value using the sign average method, thereby degrading a longitudinal feature selection process into a classic one.
Regularized logistic regression models with pseudogenes (i.e., the sign average of genes across time as predictors) were then optimized by either the coordinate descent method or the threshold gradient descent regularization method.
By applying the proposed methods to simulated data and a traumatic injury dataset, we have demonstrated that the proposed methods, especially for the combination of sign average and threshold gradient descent regularization, outperform other competitive algorithms.
To conclude, the proposed methods are highly recommended for studies with the objective of carrying out feature selection for longitudinal gene expression data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tian, Suyan& Wang, Chi. 2019. Feature Selection for Longitudinal Data by Using Sign Averages to Summarize Gene Expression Values over Time. BioMed Research International،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123479
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tian, Suyan& Wang, Chi. Feature Selection for Longitudinal Data by Using Sign Averages to Summarize Gene Expression Values over Time. BioMed Research International No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123479
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tian, Suyan& Wang, Chi. Feature Selection for Longitudinal Data by Using Sign Averages to Summarize Gene Expression Values over Time. BioMed Research International. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1123479
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1123479
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