RNA sequencing-based histological subtyping of non-small cell lung cancer with generative adversarial data imputation
Notice bibliographique
Résumé
Non small cell lung cancer (NSCLC) is the most common type of lung cancer and is classified into two main histological subtypes: adenocarcinoma and squamous cell carcinoma. The identification of the histological subtype is a crucial step in the diagnosis of NSCLC. RNA sequencing data hold valuable biological information but may contain missing gene expression counts, which limit their potential exploitation in practice. In this work, we address the issue of missing gene expression data in NSCLC histological subtype prediction from RNA sequencing. To this end, we propose a pipeline based on the generative adversarial imputation network (GAIN) for the generation of plausible imputations of missing data and tree-based ensemble models for NSCLC histological subtype prediction. We adopted a nested cross validation scheme for the evaluation of the classification models. The proposed pipeline exhibited an outstanding performance with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.98 ± 0.03 and an accuracy of 0.96 ± 0.05 obtained with the Light Gradient Boosting Machine. Experimental results showed that GAIN-derived imputations are useful to boost classification performance. Finally, we used the Shapley Additive Explanations technique and found a set of genes that were the most relevant for NSCLC subtyping across different models.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».