癌診断のための血液ベースのトランスクリプトーム署名パネル同定:特徴抽出法のベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Vijayan, A.; Fatima, S.; Sowmya, A.; Vafaee, F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206399436950 整理番号：22P0317990

癌診断のための血液ベースのトランスクリプトーム署名パネル同定:特徴抽出法のベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Blood-based transcriptomic signature panel identification for cancer diagnosis: Benchmarking of feature extraction methods

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

液体生検は,その最小侵襲性と新規バイオマーカー発見の可能性のため,癌診断の有望性を示した。しかし,関連する血液ベースの生物源の低濃度と試料の不均一性(即ち,同定された分子の相対存在量の変動性)は,バイオマーカーの発見に主要な挑戦をもたらす。さらに,試料当たりの分子測定または特徴(例えば,転写読取数)の数は数千のオーダーであり,一方,試料の数は,しばしば実質的に低く,次元のurseいに導く。とりわけ,これらの課題は,癌検出のための分類の前に関連する分子測定が同定されるロバストなバイオマーカーパネル同定または特徴抽出段階の重要性を明らかにする。本研究では,異なる血液ベースの生物源に由来するトランスクリプトームプロファイルを用いて11の特徴抽出法に関するベンチマーク研究を行った。癌または層別癌サブタイプの診断におけるバイオマーカーパネルの予測性能およびロバスト性に関して,その方法を評価した。比較を実行する間,特徴抽出方法を特徴部分集合選択方法と変換方法に分類する。変換特徴抽出法,すなわちPLS-DAは,分類性能に関して一貫して優れているが,一方,特徴部分集合選択法,すなわち,Ranger,選択された特徴集合は,同じ特徴を一貫して選択することに関して,サブサンプリングに対して最もロバストであった。ベンチマーク研究の一部として,一般的パイプラインを作成し,結果の再現性を確実にするためのRパッケージとして利用可能であり,他のデータセットへの本研究の容易な拡張を可能にした。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

腫ようの診断 , 遺伝子発現

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