Pathway activity transformation for multi-class classification of lung cancer datasets

บทความในวารสาร


ผู้เขียน/บรรณาธิการ


กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง


รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่งEngchuan W., Chan J.H.

ผู้เผยแพร่Elsevier

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.)2015

วารสารNeurocomputing (0925-2312)

Volume number165

หน้าแรก81

หน้าสุดท้าย89

จำนวนหน้า9

นอก0925-2312

eISSN1872-8286

URLhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84929953593&doi=10.1016%2fj.neucom.2014.08.096&partnerID=40&md5=537499f698ca9cec5889b41dbc6e4ef3

ภาษาEnglish-Great Britain (EN-GB)


ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์


บทคัดย่อ

Pathway-based microarray analysis has been found to be a powerful tool to study disease mechanisms and to identify biological markers of complex diseases like lung cancer. From previous studies, the use of pathway activity transformed from gene expression data has been shown to be more informative in disease classification. However, current works on a pathway activity transformation method are for binary-class classification. In this study, we propose a pathway activity transformation method for multi-class data termed Analysis-of-Variance-based Feature Set (AFS). The classification results of using pathway activity derived from our proposed method show high classification power in three-fold cross-validation and robustness in across dataset validation for all four lung cancer datasets used. ฉ 2015 Elsevier B.V.


คำสำคัญ

multilayer perceptronPathway activity transformation


อัพเดทล่าสุด 2023-03-10 ถึง 07:36