Identification of Biomarkers for Predicting the Overall Survival of Ovarian Cancer Patients: a Sparse Group Lasso Approach
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing has been routinely applied to cancer biology, making it possible for researchers to elucidate the molecular mechanisms underlying cancer initiation and progression. However, how to identify oncomarkers from massive complex genomic data poses a great challenge for both modeling and computing. In this paper, we propose a novel computational pipeline to identify genes related to the overall survival of ovarian cancer patients from the rich Cancer Genome Atlas data. Different from the existing studies, we incorporate dependence structure among genes and pathway information into the variable selection. Firstly, the dimensionality of the ovarian cancer data is reduced by a novel stepwise feature screening which mimics the hierarchy of the underlying causal network. The second step of the pipeline is to divide genes into clusters with distinct cellular functions by k-means, x-means and PAMSAM learning algorithms. In the final step, we fit a cox proportional hazard model with a sparse group lasso penalty for further variable selection. Of the 115 genes in the final list, many were reported to be associated with cancer initiation or progression in the literature. In addition, we find several gene families including the NEK family and RNF family, which are closely associated with the survival of ovarian cancer patients.
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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 | 0,001 | 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 ».