Classification between normal and tumor tissues based on the pair-wise gene expression ratio
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Precise classification of cancer types is critically important for early cancer diagnosis and treatment. Numerous efforts have been made to use gene expression profiles to improve precision of tumor classification. However, reliable cancer-related signals are generally lacking. METHOD: Using recent datasets on colon and prostate cancer, a data transformation procedure from single gene expression to pair-wise gene expression ratio is proposed. Making use of the internal consistency of each expression profiling dataset this transformation improves the signal to noise ratio of the dataset and uncovers new relevant cancer-related signals (features). The efficiency in using the transformed dataset to perform normal/tumor classification was investigated using feature partitioning with informative features (gene annotation) as discriminating axes (single gene expression or pair-wise gene expression ratio). Classification results were compared to the original datasets for up to 10-feature model classifiers. RESULTS: 82 and 262 genes that have high correlation to tissue phenotype were selected from the colon and prostate datasets respectively. Remarkably, data transformation of the highly noisy expression data successfully led to lower the coefficient of variation (CV) for the within-class samples as well as improved the correlation with tissue phenotypes. The transformed dataset exhibited lower CV when compared to that of single gene expression. In the colon cancer set, the minimum CV decreased from 45.3% to 16.5%. In prostate cancer, comparable CV was achieved with and without transformation. This improvement in CV, coupled with the improved correlation between the pair-wise gene expression ratio and tissue phenotypes, yielded higher classification efficiency, especially with the colon dataset - from 87.1% to 93.5%. Over 90% of the top ten discriminating axes in both datasets showed significant improvement after data transformation. The high classification efficiency achieved suggested that there exist some cancer-related signals in the form of pair-wise gene expression ratio. CONCLUSION: The results from this study indicated that: 1) in the case when the pair-wise expression ratio transformation achieves lower CV and higher correlation to tissue phenotypes, a better classification of tissue type will follow. 2) the comparable classification accuracy achieved after data transformation suggested that pair-wise gene expression ratio between some pairs of genes can identify reliable markers for cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».