Predictive modeling of therapy response in multiple sclerosis using gene expression data
Notice bibliographique
Résumé
Transcription profiling studies reveal important insights in regards to molecular events that manifest in phenotypic outcomes such as response to drug therapy. Construction of computational models that accurately predict therapy response is only possible when precise data measurements, robust feature/gene selection, and advanced computational modeling methods are combined with stringent statistical validation and large scale verification of results. Due to the large number of gene expression measurements in transcriptional profiling studies, feature selection represents a bottleneck when constructing computational models. The degree of compromise between selection of the optimal feature set and computational efficiency results in many choices for candidate gene sets which leads to a wide range of classification accuracies. Furthermore, constructing a classification model using a larger-than-necessary gene set along with small number of samples may cause over-fitting the data, resulting in highly optimistic classification accuracies. In this study we present OSeMA, a fast, robust and accurate gene selection-classification framework which results in construction of classification models that are highly predictive of the rIFNB therapy response in multiple sclerosis patients. We assess the performance of OSeMA on held out test data. Additionally, we extensively evaluate OSeMA by comparing it to an exhaustive combinatorial gene selection-classification approach
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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 | 0,000 | 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 ».