Pathway activity transformation for multi-class classification of lung cancer datasets
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Engchuan W., Chan J.H.
ผู้เผยแพร่: Elsevier
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2015
วารสาร: Neurocomputing (0925-2312)
Volume number: 165
หน้าแรก: 81
หน้าสุดท้าย: 89
จำนวนหน้า: 9
นอก: 0925-2312
eISSN: 1872-8286
ภาษา: English-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 perceptron, Pathway activity transformation