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J-GLOBAL ID：202202266115572497   整理番号：22A0101864

癌診断のためのmiRNA特徴選択における探索行動強化による細胞分離アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cell separation algorithm with enhanced search behaviour in miRNA feature selection for cancer diagnosis

著者 (3件)： Jaddi Najmeh Sadat (Department of Computer Engineering, Ooj Institute of Higher Education, Abyek, Qazvin, Iran) ,  Jaddi Najmeh Sadat (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Saniee Abadeh Mohammad (Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran)
資料名： Information Systems  (Information Systems)
巻： 104  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0277C  ISSN： 0306-4379  CODEN： INSYD6  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)

抄録/ポイント： マイクロRNAデータの特徴(バイオマーカー)選択は,癌分類タスクのための重要なステップである。本論文では,微分遠心分離プロセスを用いて細胞分離作用を模倣する細胞分離メタヒューリスティックアルゴリズム(CSA)を改良した。このアルゴリズムにおける仮想細胞の移動に埋め込まれた強化探索行動を提供した。この強化は,任意のメタヒューリスティックの性能を改善するための重要因子である探索空間の大域的探査と局所開発の間の効果的なトレードオフに寄与する。特徴選択を行うため,選択した部分集合における特徴の数を扱うための異なるレベルと期間を,探索過程中に自動的に使用した。このプロセスを,計算時間と努力に及ぼすデータの次元の影響を避けるために設定した。改善CSA(I-CSA)を調べるために,25試験機能を最初に使用した。次に,4つの生物学的および2つの他のデータセットを含む6つのベンチマーク分類問題を採用して,I-CSAをテストした。さらに,マイクロRNAデータからの特徴選択のための実験を行った。マイクロRNAデータにI-CSAを適用することにより得られた選択した特徴の分類精度を,実世界データセット上の22のよく知られた分類器の精度と比較した。このデータセットは,1,046の遺伝子発現を有する29の異なる型の癌に対する8,129人の患者のゲノム情報を含む。各癌タイプの分類精度も,以前の研究で報告された77の分類器の結果でランク付けされた。その結果,提案した手法は29クラス中25で100%の精度を達成した。29例中7例において,この方法は100%の精度を達成し,他の研究での分類器は到達しなかった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  微分 ,  *特徴選択 ,  等級づけ ,  ベンチマーク ,  遺伝子発現 ,  *探索行動 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： *マイクロRNA ,  探索空間 ,  *細胞分離 ,  分類精度 ,  ヒューリスティック ,  *癌診断 ,  ゲノム情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 細胞分離アルゴリズム ,  マイクロRNAデータ ,  特徴選択 ,  癌診断 ,  探査 ,  開発

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 癌診断 ,  miRNA ,  特徴選択 ,  探索行動 ,  強化 ,  細胞分離 ,  アルゴリズム