Differential Evolution Model for Identification of Most Influenced Gene in Brest Cancer Data
Notice bibliographique
Résumé
Microarray technology generates a large amount of data. Clustering is a popular technique for locating genes that are expressed in close proximity. It entails examining a fresh dataset to determine whether similar traits can be used to identify any hidden groupings. There are large-dimensional datasets accessible, such as those produced from gene expression investigations, RNA microarray studies, or RNA sequencing studies. As a consequence, cluster analysis and producing well-separated clusters become more challenging. Good cluster separation is desirable since it suggests that items are not being placed in the erroneous clusters. In this study, it was recommended that a Differential Evolution-based (DE) Model be used to interpret the analysis of Brest cancer gene expression. To begin, cluster the gene expression data to find the genes most likely to be impacted by the illness. The appropriate number of clusters must be found in order to locate the gene with the highest effect in the gene collection. We used a DE model on the Brest cancer datasets in this work. We identified the best number of clusters by using the most impacted gene in this dataset as a benchmark. We then experimented with different cluster sizes. We used the DE method to three distinct breast cancer datasets and compared it to the current K-Means and K-medoids models. The results of the experiments show that the proposed DE model outperforms existing models significantly.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».