Simple empirical models of classifying patients from microarray data
Other Title(s)
نماذج تجريبية بسيطة لتصنيف المرضى عن طريق تحليل بيانات المصفوفات الدقيقة
Author
Source
Issue
Vol. 46, Issue 1 (31 Jan. 2019), pp.24-32, 9 p.
Publisher
Kuwait University Academic Publication Council
Publication Date
2019-01-31
Country of Publication
Kuwait
No. of Pages
9
Main Subjects
Abstract AR
في السنوات الأخيرة، كان هناك تقدم هائل في المعلوماتية الحيوية، مثل استخدام المصفوفات الدقيقة لجمع البيانات الضخمة.
و يقدم هذا البحث تقريرا عن الأعمال التي تم تنفيذها لابتكار نماذج لتصنيف المرضى من خلال تحليل بيانات المصفوفات الدقيقة.
تكمن المشكلة في تحديد الفئة التي ينتمي إليها كل مريض.
فعلى سبيل المثال، قد تنقسم الفئات إلى مصاب بالمرض" و "غير مصاب بالمرض".
و غالبا ما يتأثر عدد قليل من الجينات بشكل كبير بالمرض و بالتالي يمكن تصنيف المريض بالنظر إلى هذه الجينات.
تم تطوير نموذجين لتصنيف المرضى من خلال تحليل بيانات المصفوفات الدقيقة الجينية.
و يتضمن أحد هذه النماذج خوارزمية موجودة بالفعل بينما يتضمن النموذج الآخر خوارزمية جديدة.
و تتضمن النماذج بعض التقنيات الرياضية البسيطة، مثل : اختبار "تي" للطالب ذو عينتين، و تحليل التباين الخطي القطري و تقنية مطورة حديثا يطلق عليها تحليل التباين الاحتمالي الضربي.
تم تنفيذ كل نموذج كبرنامج حاسوب و اقتصر البحث على مجموعة بيانات واحدة.
و يجب معالجة البيانات الأولية مسبقا قبل استخدام هذه النماذج.
Abstract EN
There have been tremendous advances in bioinformatics in recent years.
One of these is the use of microarrays for collecting Big Data.
This paper reports on the work carried out by the author in devising models to classify patients by conducting microarray data analyses.
The problem is to determine, for each patient, which class he/she belongs to.
For example, one class may be ‘has the disease’ whilst the other class is ‘does not have the disease.’ Membership of a class can aid in giving a patient a prognosis.
Often only a small number of genes are significantly affected by the presence of a disease and so it is possible to classify a patient by looking at this small number of genes.
Two models for classifying patients from gene expression microarray data were developed.
One model involves an existing algorithm whilst the other involves a new algorithm.
The models involve some simple mathematical techniques – the two sample student’s t-test, Diagonal Linear Discriminant Analysis – and a newly developed technique which shall be called Multiplicative Probabilistic Discriminant Analysis.
Each model has been implemented as a computer program.
The research restricted itself to one dataset.
Prior to using the models, the raw data must be pre-processed.
American Psychological Association (APA)
Oxley, Alan. 2019. Simple empirical models of classifying patients from microarray data. Kuwait Journal of Science،Vol. 46, no. 1, pp.24-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500265
Modern Language Association (MLA)
Oxley, Alan. Simple empirical models of classifying patients from microarray data. Kuwait Journal of Science Vol. 46, no. 1 (Jan. 2019), pp.24-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500265
American Medical Association (AMA)
Oxley, Alan. Simple empirical models of classifying patients from microarray data. Kuwait Journal of Science. 2019. Vol. 46, no. 1, pp.24-32.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500265
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 30-31
Record ID
BIM-1500265