Knowledge-Based Feature Extraction in Genomics

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A03154232" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:03154232 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Knowledge-Based Feature Extraction in Genomics

Original language description

Dimension reduction is the process of reducing the number of variables under consideration. In genomic classification it is widely applied because the high dimensionality of gene-expression data proved to decrease accuracy and comprehensibility of genomic classifiers. Simultaneously, contemporary genomics offers an opportunity to reach beyond the routine application of purely statistical dimension reduction techniques. Availability of a great variability of knowledge on gene roles, functions and gene-gene interactions allows to benefit from knowledge-based approaches to dimension reduction. This paper introduces and tests a feature-extraction algorithm that employs keywords affinity to define the gene similarity measure. This measure is used to form gene clusters whose medoids serve as new features. The features are of a reasonable number with statistically proven noise robustness and with anticipation of easy interpretability.

Czech name

Znalostmi řízená extrakce genomických rysů

Czech description

Redukce dimenze je proces snižování počtu uvažovaných proměných. V genomické klasifikaci je hojně používána, jelikož velká dimenzionalita dat genové exprese snižuje přesnost a srozumitelnost genomických klasifikátorů. Současná genomika nabízí možnosti přesahující rutinní aplikování čistě statistických technik redukce dimenze. Dostupnost velkého množství různorodých znalostí týkajících se genových rolí, funkcí a interakcí mezi geny umožňují využít výhody přístupů založených na apriorní znalosti při redukci dimenze. Tento článek představuje a testuje algoritmus extrakce rysů využívající spoluvýskyt klíčových slov k definování míry podobnosti genů. Tato míra je použita na tvorbu shluků genů, jejichž medoidy odpovídají novým rysům. Tak dostaneme rozumné množství rysů odolných vůči šumu, u kterých je předpokládána snadná interpretovatelnost.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JC - Computer hardware and software

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/1ET101210513" target="_blank" >1ET101210513: Relational machine learning for analysis of biomedical data</a><br>

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2009

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Znalosti 2009 - sborník příspěvků

ISBN

978-80-227-3015-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

12

Pages from-to

—

Publisher name

Vydavatel'stvo STU

Place of publication

Bratislava

Event location

Brno

Event date

Feb 4, 2009

Type of event by nationality

EUR - Evropská akce

UT code for WoS article

—