Survival prediction using microarray data – A topic modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Many survival prediction models have been proposed over the years; some based on standard statistical survival analysis techniques, and others based on classic regression algorithms — eg, random survival forests, censored SVM. With the growing number of gene expression experiments being cataloged for analysis, we need to develop survival prediction models that can utilize such high dimensional data and also be interpretable. This study describes a way to learn survival prediction model that can accommodate such high dimensional data. We propose a novel approach based on topic modeling, called “discretized Latent Dirichlet Allocation (dLDA)”, that can derive interpretable and yet highly predictive covariates from the high dimensional microarray (gene expression) data. Latent Dirichlet Allocation is a widely used topic modeling generative model, with many successful applications in natural language (NL) processing. The LDA learner is an unsupervised technique that finds the inherent structure present in the data, by first finding topics, which are distributions over words (based on their integer counts in the document), and then decomposes each document into a Dirichlet mixture over these topics. This allows us to represent each document as this lower dimensional representation of the original text . We present a similar model that can be applied to our cohort of patients, each describes using real-valued gene expression data: here, we represents each patient [document] as a mixture over “(cancer) subtypes” [topics], where each subtype is a mixture over gene expression values [words]. Using the proposed dLDA as a preprocessing technique for the microarray data, we derive low-dimensional descriptions that can be used as input to a recent nonparametric learning algorithm, multi-task logistic regression (MTLR), that is designed to produce a model that can then predict patient-specific survival distributions — that is, given the (learned) MTLR model M, for each patient x, the personalized survival distribution p( t | M, x) can be inferred.
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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».