An integrative deep learning framework for classifying molecular subtypes of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Classification of breast cancer subtypes using multi-omics profiles is a difficult problem since the data sets are high-dimensional and highly correlated. Deep neural network (DNN) learning has demonstrated advantages over traditional methods as it does not require any hand-crafted features, but rather automatically extract features from raw data and efficiently analyze high-dimensional and correlated data. We aim to develop an integrative deep learning framework for classifying molecular subtypes of breast cancer. We collect copy number alteration and gene expression data measured on the same breast cancer patients from the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium. We propose a deep learning model to integrate the omics datasets for predicting their molecular subtypes. The performance of our proposed DNN model is compared with some baseline models. Furthermore, we evaluate the misclassification of the subtypes using the learned deep features and explore their usefulness for clustering the breast cancer patients. We demonstrate that our proposed integrative deep learning model is superior to other deep learning and non-deep learning based models. Particularly, we get the best prediction result among the deep learning-based integration models when we integrate the two data sources using the concatenation layer in the models without sharing the weights. Using the learned deep features, we identify 6 breast cancer subgroups and show that Her2-enriched samples can be classified into more than one tumor subtype. Overall, the integrated model show better performance than those trained on individual data sources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».