Evaluation of Methods for Gene Selection in Melanoma Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
A major objective in microarray experiments is to identify a panel of genes that are associated with a disease outcome or trait. Many statistical methods have been proposed for gene selection within the last fifteen years. While the comparison of some of these methods has been done, most of them concentrated on finding gene signatures based on two groups. This study evaluates four gene selection methods when the outcome of interested is continuous in nature. We provide a comparative review of four methods: the Statistical Analysis of Microarrays (SAM), the Linear Models for Microarray Analysis (LIMMA), the Lassoed Principal Components (LPC), and the Quantitative Trait Analysis (QTA). Comparison is based on the power to identify differentially expressed genes, the predictive ability of the genelists for a continuous outcome (G2 checkpoint function), and the prognostic properties of the genelists for distant metastasis-free survival. A simulated dataset and a publicly available melanoma cell lines dataset are used for simulations and validation, respectively. A primary melanoma dataset is used for assessment of prognosis. No common genes were found among the genelists from the four methods. While the SAM was generally the best in terms of power, the QTA genelist performed the best in the prediction of the G2 checkpoint function. Identification of genelists depends on the choice of the gene selection method. The QTA method would be preferred over the other approaches in predicting a quantitative outcome in melanoma research. We recommend the development of more robust statistical methods for differential gene expression analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».