Abstract

Através Genome largas Studies Association (GWAS) muitas Single Nucleotide Polymorphism (SNP) relações doença complexo n pode ser investigado. A saída de GWAS pode ser elevada em quantidade e elevada dimensional, também as relações entre os SNPs, fenótipos e doenças são mais susceptíveis de ser não linear. A fim de lidar com dados dimensionais de alto volume de alta e de ser capaz de encontrar as relações não-lineares que têm utilizado abordagens de mineração de dados e um modelo de seleção de recursos híbrido de máquina de vetores de suporte e árvore de decisão foi concebido. O modelo concebido é testado em dados de cancro da próstata e pela primeira vez informação do genótipo e o fenótipo combinado é utilizado para aumentar o desempenho de diagnóstico. Fomos capazes de selecionar características fenotípicas tais como índice de etnia e de massa corporal, e SNPs aqueles mapa para genes específicos, tais como

CRR9

,

TERT

. Os resultados de desempenho do modelo híbrido proposto, no conjunto de dados de câncer de próstata, com 90,92% de sensibilidade e 0,91 de área sob a curva ROC, mostra o potencial da abordagem de previsão e detecção precoce do câncer de próstata.

Citation : Yücebaş SC, Aydın Filho Y (2014) um Modelo de cancro da próstata construído por um recurso híbrido Novel SVM-ID3 Método de seleção Usando ambas Genotipagem e Fenótipo dados de dbGaP. PLoS ONE 9 (3): e91404. doi: 10.1371 /journal.pone.0091404

editor: Georgios Gakis, Universidade Eberhard-Karls, Alemanha