Abstract
Este artigo apresenta uma nova abordagem para seleção de genes com base em uma modificação substancial de análise hierárquica (AHP). A AHP modificado integra sistematicamente os resultados de métodos de filtragem individuais para selecionar os genes mais informativos para a classificação microarray. Cinco métodos de classificação individuais, incluindo t-teste, entropia, curva receiver operating characteristic (ROC), Wilcoxon e razão sinal-ruído são utilizados para classificar genes. Estes genes classificados são então considerados como insumos para a AHP modificado. Além disso, um método que usa difusa modelo aditivo padrão (FSAM) para a classificação do câncer com base em genes selecionados pela AHP também é proposto neste trabalho. aprendizagem FSAM tradicional é um processo híbrido que compreende a aprendizagem estrutura sem supervisão e ajuste parâmetro supervisionado. algoritmo genético (GA) é incorporada no meio de treinamento supervisionado e supervisionado para otimizar o número de regras difusas. A integração de GA permite FSAM para lidar com a natureza de alta dimensão de baixa-amostra de dados de microarray e, assim, melhorar a eficiência da classificação. As experiências são realizadas em vários conjuntos de dados de microarranjos. Os resultados demonstram a predominância da seleção de genes baseados em AHP contra os únicos métodos de classificação de desempenho. Além disso, a combinação de AHP-FSAM mostra uma grande precisão na classificação dos dados de microarray comparado com vários classificadores concorrentes. Por conseguinte, a abordagem proposta é útil para os médicos e clínicos como um sistema de apoio à decisão que pode ser implementado na prática médica real
Citation:. Nguyen T, Khosravi A, Creighton D, Nahavandi S (2015) Gene hierárquica seleção e sistema fuzzy genética para o cancro Microarray dados Classificação. PLoS ONE 10 (3): e0120364. doi: 10.1371 /journal.pone.0120364
Editor do Academic: Enrique Hernandez-Lemus, Instituto Nacional de Medicina Genômica, México