ISOLATE: a computational strategy for identifying the primary origin of cancers using high-throughput sequencing
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: One of the most deadly cancer diagnoses is the carcinoma of unknown primary origin. Without the knowledge of the site of origin, treatment regimens are limited in their specificity and result in high mortality rates. Though supervised classification methods have been developed to predict the site of origin based on gene expression data, they require large numbers of previously classified tumors for training, in part because they do not account for sample heterogeneity, which limits their application to well-studied cancers. RESULTS: We present ISOLATE, a new statistical method that simultaneously predicts the primary site of origin of cancers and addresses sample heterogeneity, while taking advantage of new high-throughput sequencing technology that promises to bring higher accuracy and reproducibility to gene expression profiling experiments. ISOLATE makes predictions de novo, without having seen any training expression profiles of cancers with identified origin. Compared with previous methods, ISOLATE is able to predict the primary site of origin, de-convolve and remove the effect of sample heterogeneity and identify differentially expressed genes with higher accuracy, across both synthetic and clinical datasets. Methods such as ISOLATE are invaluable tools for clinicians faced with carcinomas of unknown primary origin. AVAILABILITY: ISOLATE is available for download at: http://morrislab.med.utoronto.ca/software CONTACT: gerald.quon@utoronto.ca; quaid.morris@utoronto.ca SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».