薬物反応マイクロアレイデータを用いた分類のための強化されたmRMRフィルタ法のためのメタヒューリスティックアプローチ【Powered by NICT】

Mohamed Nur Shazila; Zainudin Suhaila; Ali Othman Zulaiha

文献

J-GLOBAL ID：201702259762954878 整理番号：17A1490449

薬物反応マイクロアレイデータを用いた分類のための強化されたmRMRフィルタ法のためのメタヒューリスティックアプローチ【Powered by NICT】

Metaheuristic approach for an enhanced mRMR filter method for classification using drug response microarray data

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資料名：
巻： 90 ページ： 224-231 発行年： 2017年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

マイクロアレイ遺伝子発現データに基づく品質データマイニング分析は,疾患分類と他の分野のための良好なアプローチ,薬理学など,医療革新のための有用なツールである。分類における課題の一つは,マイクロアレイは高次元と多数冗長と無関係な特徴を含むことである。特徴選択は分類に用いられる特徴の最適数を決定するための最も一般的な方法である。特徴選択学習を加速するために重要な,最適な特徴サブセットのみで表現した。フィルタ法のためのマイクロアレイ特徴選択のための現在のアプローチは,50または100最も良いランクの遺伝子を保持トップランク遺伝子を選択簡単にすることである。しかし,現在のアプローチはヒト勘によって決定される試行錯誤を必要とし,このようにして,時間がかかる。それに応じて,本研究は最小冗長性最大関連度(mRMR)フィルタ法を増強するために,薬物マイクロアレイデータにおけるトップN関連遺伝子を選択するためのメタヒューリスティック手法を提案することを目的とした。三メタヒューリスティックスを適用し,すなわち,粒子群最適化(PSO),カッコウ探索(CS),人工ハチコロニー(ABC)である。続いて,k-最近傍分類器とサポートベクトルマシンは分類性能を評価するための分類器として使用した。実験は肝臓生体異物と薬理学的反応のマイクロアレイ遺伝子データセットを用いた。実験結果は,メタヒューリスティックは,分類器の複雑さを減少させたより効率的なアプローチであることを示した。さらに,結果はmRMR CSはmRMR PSO(粒子群最適化)とmRMR ABCと比較して最良の性能を示すことが分かった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

遺伝子発現 , 分子・遺伝情報処理

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