Combining singular value decomposition and t-test into hybrid approach for significant gene extraction from microarray data
Notice bibliographique
Résumé
Significant gene extraction from microarray data is a challenging problem which is of great interest to researchers in Computational Biology, Medicine, Computer Science and Statistics. A number of methods have been proposed for extracting the smallest number of genes which can accurately classify different samples. Most of these methods ignore the fact that microarray data is mostly noisy. For instance, only using a statistical t-test has been shown to be insufficient since it result in a high false discovery rate. Recently, a singular value decomposition (SVD) based approach was proposed for time series microarray data reduction, however it turned out not to be efficient for classifying microarray data. To overcome the shortcomings of these approaches, this paper proposes two methods to reduce false discovery rates. The first method involves an iterative t-test which finds the p-value for each gene under perturbation by eliminating one sample at a time. It eliminates weak noisy genes by dropping any gene which does not show significant p-value under all the conditions. The second method is a hybrid process which adapts a combination of the SVD and the t-test. It considers the entropy of all the data, and thus takes the correlation between genes into account. Classification accuracy is used to validate the significance of the extracted genes. The reported test results on two datasets demonstrate the applicability and effectiveness of the two proposed methods.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».