Integrating machine learning techniques into robust data enrichment approach and its application to gene expression data
Notice bibliographique
Résumé
The availability of enough samples for effective analysis and knowledge discovery has been a challenge in the research community, especially in the area of gene expression data analysis. Thus, the approaches being developed for data analysis have mostly suffered from the lack of enough data to train and test the constructed models. We argue that the process of sample generation could be successfully automated by employing some sophisticated machine learning techniques. An automated sample generation framework could successfully complement the actual sample generation from real cases. This argument is validated in this paper by describing a framework that integrates multiple models (perspectives) for sample generation. We illustrate its applicability for producing new gene expression data samples, a highly demanding area that has not received attention. The three perspectives employed in the process are based on models that are not closely related. The independence eliminates the bias of having the produced approach covering only certain characteristics of the domain and leading to samples skewed towards one direction. The first model is based on the Probabilistic Boolean Network (PBN) representation of the gene regulatory network underlying the given gene expression data. The second model integrates Hierarchical Markov Model (HIMM) and the third model employs a genetic algorithm in the process. Each model learns as much as possible characteristics of the domain being analysed and tries to incorporate the learned characteristics in generating new samples. In other words, the models base their analysis on domain knowledge implicitly present in the data itself. The developed framework has been extensively tested by checking how the new samples complement the original samples. The produced results are very promising in showing the effectiveness, usefulness and applicability of the proposed multi-model framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».