Analysis of Metabolomic Data Using Support Vector Machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics is an emerging field providing insight into physiological processes. It is an effective tool to investigate disease diagnosis or conduct toxicological studies by observing changes in metabolite concentrations in various biofluids. Multivariate statistical analysis is generally employed with nuclear magnetic resonance (NMR) or mass spectrometry (MS) data to determine differences between groups (for instance diseased vs healthy). Characteristic predictive models may be built based on a set of training data, and these models are subsequently used to predict whether new test data falls under a specific class. In this study, metabolomic data is obtained by doing a (1)H NMR spectroscopy on urine samples obtained from healthy subjects (male and female) and patients suffering from Streptococcus pneumoniae. We compare the performance of traditional PLS-DA multivariate analysis to support vector machines (SVMs), a technique widely used in genome studies on two case studies: (1) a case where nearly complete distinction may be seen (healthy versus pneumonia) and (2) a case where distinction is more ambiguous (male versus female). We show that SVMs are superior to PLS-DA in both cases in terms of predictive accuracy with the least number of features. With fewer number of features, SVMs are able to give better predictive model when compared to that of PLS-DA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle