Applications of Bayesian network models in predicting types of hematological malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Network analysis is the preferred approach for the detection of subtle but coordinated changes in expression of an interacting and related set of genes. We introduce a novel method based on the analyses of coexpression networks and Bayesian networks, and we use this new method to classify two types of hematological malignancies; namely, acute myeloid leukemia (AML) and myelodysplastic syndrome (MDS). Our classifier has an accuracy of 93%, a precision of 98%, and a recall of 90% on the training dataset (n = 366); which outperforms the results reported by other scholars on the same dataset. Although our training dataset consists of microarray data, our model has a remarkable performance on the RNA-Seq test dataset (n = 74, accuracy = 89%, precision = 88%, recall = 98%), which confirms that eigengenes are robust with respect to expression profiling technology. These signatures are useful in classification and correctly predicting the diagnosis. They might also provide valuable information about the underlying biology of diseases. Our network analysis approach is generalizable and can be useful for classifying other diseases based on gene expression profiles. Our previously published Pigengene package is publicly available through Bioconductor, which can be used to conveniently fit a Bayesian network to gene expression data.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».