Investigation of Machine Learning on Gene Expression Data for Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains a leading cause of global mortality due to delayed diagnoses and inadequate treatments from uncontrolled cell growth.Leveraging machine learning techniques can aid in early cancer prediction given available data.This study aims to improve tumor classification accuracy and efficiency based on gene expression patterns using deep learning algorithms.The primary approach involves constructing a feedforward network (FFN) for binary classification, distinguishing between cancerous and healthy samples using the Cancer Genome Atlas (TCGA) database.Breast cancer, with ample samples in TCGA, and kidney cancer, with high mortality rates, were chosen for this study.Three feature extraction methods-Principal Component Analysis (PCA), Analysis of Variance (ANOVA), and Random Forests-were employed for preprocessing.The FFN achieved the highest accuracy for the kidney dataset using PCA with 300 principal components, yielding optimal accuracy and low error rates.For the breast dataset, PCA also produced favorable results, though requiring more principal components to retain sufficient variance.Comparative analysis showed PCA excelled in preserving variance and optimizing accuracy, with ANOVA also performing well, especially in the breast dataset, whereas Random Forests were less effective overall.These results highlight the importance of tailoring feature extraction methods and model architectures to specific dataset characteristics for the most accurate and efficient predictive models.This study demonstrates the potential of optimizing these parameters to enhance tumor classification model accuracy and reliability, providing valuable insights for improving diagnostic and treatment approaches in breast and kidney cancers.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».