Deep Learning Based Clustering of Gene Expression Data in Cancer Patients using Variational Autoencoder Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: High mortality associated with cancer presents challenges in both diagnosis and treatment. Deep learning-based clustering analysis provides a powerful tool for identifying molecular subtypes within cancer enabling personalized treatment strategies. Objectives: This project has two objectives: (1) to cluster gene expression data for cancer patients into unique subtypes to uncover novel biological insights and improve patient outcomes; (2) to identify unique molecular signatures driving each cluster. Methods: GDC Pan-Cancer data, consisting of 33 tumor types with 11,506 samples and 32,967 gene expression features, from TCGA repository was used. Outliers were identified using interquartile criterion, and replaced using multiple imputation by chained equations. A variational autoencoder (VAE) model was used to extract latent representations within the gene expression data. These latent features were then utilized in K-Means clustering to identify distinct clusters based on similarity in gene expression profiles. Survival rate and median survival time for each cluster were computed, and statistical tests were used to determine the significance of the observed differences. Finally, gene signatures for individual clusters were developed using standardized mean difference (SMD) analysis, determining features significant in one cluster vs the others (p<0.05). Results: Survival rates vary significantly across clusters (p<0.05). Clustering helped identify clusters with low survival rates. Subsequently, distinct gene signatures identified for each cluster helped determine molecular mechanisms driving survival outcomes. Conclusion: A deep learning-based model efficiently groups cancer patients, revealing unique molecular signatures within each subgroup. Screening and prioritizing treatment for patients in subgroups with lower survival rates could enhance patient management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».