تصنيف آلات دعم المتجهات والتحقق من صحة عينات الأنسجة السرطانية باستخدام بيانات التعبير الدقيقة

الدافع: تُستخدم تجارب الميكروأري DNA التي تولد الآلاف من قياسات التعبير الجيني لجمع المعلومات من عينات الأنسجة والخلايا حول الاختلافات في التعبير الجيني التي ستكون مفيدة في تشخيص الأمراض. لقد قمنا بتطوير طريقة جديدة لتحليل هذا النوع من البيانات باستخدام آلات دعم المتجهات (SVMs). يتكون هذا التحليل من تصنيف عينات الأنسجة، واستكشاف البيانات من أجل نتائج الأنسجة المشكوك فيها أو التي تم وضع علامات خاطئة عليها. النتائج: نوضح الطريقة بالتفصيل على عينات تتكون من أنسجة سرطان المبيض، وأنسجة مبيض طبيعية، وأنسجة طبيعية أخرى. تتكون مجموعة البيانات من نتائج تجارب التعبير لـ 97,802 cDNA لكل نسيج. نتيجة للتحليل الحاسوبي، تم اكتشاف وتأكيد أن عينة نسيجية قد تم وضع علامة خاطئة عليها. بعد تصحيح هذا الخطأ وإزالة حالة شاذة، تم تحقيق تصنيف مثالي للأنسجة، ولكن ليس بثقة عالية. نقوم بتحديد وتحليل مجموعة فرعية من الجينات من مجموعة بيانات المبيض التي يختلف تعبيرها بشكل كبير بين أنواع الأنسجة. لإظهار قوة طريقة SVM، يتم تحليل مجموعتين سابقتين من البيانات من أنواع أخرى من الأنسجة أو الخلايا. النتائج قابلة للمقارنة مع تلك التي تم الحصول عليها سابقًا. نظهر أن طرق التعلم الآلي الأخرى تؤدي أيضًا بشكل مقارب لطريقة SVM على العديد من تلك البيانات. التوافر: برنامج SVM متاح على http://www.cs.columbia.edu/ تقريبًا bgrundy/svm.