Selecteren van meerdere Biomarker Subsets met ook effectieve binaire indeling optredens
11 oktober 2018
Bestaande algoritmen genereren een oplossing voor een biomarker detectie dataset. Dit protocol blijkt van het bestaan van meerdere ook doeltreffende oplossingen en presenteert een gebruikersvriendelijke software om te helpen biomedische onderzoekers onderzoeken hun datasets voor de voorgestelde challenge. Computerwetenschappers kunnen deze functie in hun biomerker ook detectie algoritmen.
Deze maatregel kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen in het gebied van biomedische detectie over het genereren van meerdere oplossingen. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het een gebruiksvriendelijke grafische gebruikersinterface biedt voor het assisteren van biomedische onderzoekers bij de detectie van meerdere functies verdwijnt. Begin met het laden van de gegevens Matrix en klasse labels in de software.
Klik op Gegevensmatrix laden om het opgegeven bestand met gegevensstatistieken van de gebruiker te selecteren en klasselabels te laden om het bijbehorende klasselabelbestand te selecteren. Als u de klasselabels in het aantal topfuncties wilt bepalen, selecteert u de namen van de positieve en negatieve klassen in de juiste vervolgkeuzevakken en selecteert u 10 als het aantal topfuncties in het bovenste x-vervolgkeuzevak voor een uitgebreid scherm van de functiesubset. Als u de systeemparameters voor verschillende prestaties wilt afstemmen, selecteert u de nauwkeurigheid van de prestatiesmeting als het vervolgkeuzevak Nauwkeurigheid gebalanceerde nauwkeurigheid voor de geselecteerde extreme leermachineclassificatie.
Selecteer vervolgens een cut-offwaarde van 0,7 voor de opgegeven prestatiemeting in het invoervak prestatie cutoff. Als u de pijplijn wilt uitvoeren, klikt u op Analyseren en selecteren van 0,7 als de standaardwaarde van de afgesloten prestatiemeting. En, 10 als het standaardnummer van de beste functie subsets.
Verzamel en interpreteer vervolgens de functies die door de software worden gedetecteerd. Om een 3D-spreidingsplot te genereren van de top 10-functies van de subsets met de beste classificatieprestaties gedetecteerd door de software, klikt u op analyseren en sorteren van de drie functies in een functiesubset in oplopende volgorde van hun gelederen, met behulp van de gelederen van de drie functies als de F1- F2- en F3-assen. Wijzig de prestatieverdrukt waarde in 0,7 en klik op analyseren om een 3D-spreidingsplot van de functiesubsets te genereren met een groter dan of gelijk aan prestatieverdeeld prestatiemetingswaarde.
Klik vervolgens op 3D-tuning om een nieuw venster te openen voor het handmatig afstemmen van de kijkhoeken van de 3D-spreidingsplot en verminder de redundantie van de gedetecteerde functiesubsets. Als u een gen wilt annoteren in zowel de DNA- als eiwitsequentieniveaus, opent u de webpagina van de David-database en klikt u op de conversiekoppelingskoppeling voor gen-id's om de functie-id's van de eerste biomarker-subset van de voorbereide gegevensset in te voeren. Klik op de koppeling met de genlijst en klik op lijst verzenden om de aantekeningen van interesse op te halen en de lijst met gengegevens weer te geven om de lijst met genesymbolen te verkrijgen.
Open vervolgens de webpagina van de GeneCards-database en voer de naam van het gen van belang in het invoervak voor databasequery's in om de aantekeningen van dit gen te vinden. Open de Online Menndeliaanse Erfenis in Man database en zoek naar het gen om de annotaties van dit gen uit de database te vinden. Als u de gecodeerde eiwitten wilt annoteren, opent u de uniprot-databasedatabasepagina en zoekt u vanuit deze database naar de annotaties van het gen.
Open het op groep gebaseerde voorspellingssysteem, of GPS-webserver, en haal de eiwitsequentie op die door het biomarkergen is gecodeerd uit de UniProt-database voor kennisbasis en gebruik de online GPS-tool om de eiwitten na de overgangsmodificatieresten te voorspellen. Om de eiwit-eiwit interacties en er verrijkte functionele modules annoteren, open de string webpagina en gebruik de string database om de lift te zoeken naar de genen van belang om hun georkestreerde eigenschappen te vinden. Als u de gedetecteerde subsets van biomarker wilt exporteren voor verdere analyse, klikt u op de tabel exporteren en selecteert u de juiste tekstnotatie voor het opslaan van de bestanden.
Exporteer vervolgens de visualisatieplosten als afzonderlijke afbeeldingsbestanden, klik op opslaan onder elke plot en selecteer de juiste afbeeldingsindeling voor het opslaan van elk bestand. In dit representatieve experiment werden twee gegevenssets opgemaakt als CSV-bestanden en in de software geladen zoals aangetoond. In de eerste gegevensset werden 128 monsters met 12, 625 functies en individuele klasselabels geladen met de uiteindelijke gegevens Matrix met 95 negatieve monsters en 33 positieve monsters.
Soortgelijke operaties werden ook uitgevoerd voor de tweede moeilijke gegevensset. Het zoeken naar een gebruikersspecifiek zoekwoord in de functienamen onthult een histogram van de functies voor elke gegevensset. Na het uitvoeren van het pijplijnalgoritme voor elke gegevensset werden 120 gekwalificeerde biomarkersubsets gedetecteerd voor de eenvoudig te onderscheiden gegevensset, met 57 triplet biomarker subsets die een 100% nauwkeurigheid aantonen.
Slechts 76 biomarker subsets waar gedetecteerd voor de moeilijke dataset, echter. En, met een lagere biomarkers subset nauwkeurigheid suggereert dat biomarkers fenotype specifiek zijn, een andere grote uitdaging in biomarker detectie. Tijdens het gebruik van deze procedure is het belangrijk om te onthouden dat een toekomstig selectieprobleem meerdere oplossingen heeft.
Lees de SIM beste prestaties. Na de ontwikkeling maakte deze techniek de weg vrij voor biomedische onderzoekers om biomedische detectie te verkennen met meerdere oplossingen.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit protocol demonstreert het bestaan van meerdere effectieve oplossingen voor datasets voor biomarkerdetectie. Het biedt een gebruiksvriendelijke software-interface om biomedische onderzoekers te ondersteunen bij hun onderzoeken.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschappelijk vakgebied
- Biomedische detectie
- Biomarkeranalyse
- Data-analysesoftware
Achtergrond
- Bestaande algoritmen genereren doorgaans een enkele oplossing voor de detectie van biomarkers.
- Deze studie onderzoekt het potentieel voor meerdere oplossingen.
- Er wordt gebruiksvriendelijke software geïntroduceerd om het onderzoek te faciliteren.
- De software is erop gericht te helpen bij de detectie van meerdere kenmerksubsets.
Doel van de studie
- Om aan te tonen dat er meerdere effectieve oplossingen bestaan voor de detectie van biomarkers.
- Om onderzoekers een softwaretool te bieden voor het analyseren van hun datasets.
- Om de bruikbaarheid van algoritmen voor biomarkerdetectie te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Het laden van datamatrices en klasselabels in de software.
- Het selecteren van de hoogst gerangschikte kenmerken voor analyse.
- Het afstemmen van systeemparameters voor prestatiemeting.
- Het gebruik van een grafische gebruikersinterface voor gebruiksgemak.
Belangrijkste resultaten
- De software maakt de identificatie van meerdere kenmerkensets mogelijk.
- Onderzoekers kunnen klasselabelen en de hoogst gerangschikte kenmerken specificeren.
- De prestaties kunnen worden gemeten met behulp van verschillende metrieken.
- De aanpak verbetert het begrip van biomarkersdetectie.
Conclusies
- Voor biomarker-datasets kunnen effectief meerdere oplossingen worden gegenereerd.
- Gebruiksvriendelijke software ondersteunt de exploratie van deze oplossingen.
- Deze methode kan de nauwkeurigheid en efficiëntie van biomarkerdetectie verbeteren.
Veelgestelde vragen
Industriële Relevantie voor Directie
Biomarkerdetectie levert vaak een enkele geoptimaliseerde oplossing op, waardoor alternatieve subsets met vergelijkbare voorspellende prestaties mogelijk over het hoofd worden gezien. Dit protocol laat zien dat meerdere biomarker-subsets een vergelijkbare effectieve binaire classificatie kunnen bereiken, wat robuustere hypothesevorming mogelijk maakt en de afhankelijkheid van enkele, potentieel bevooroordeelde markers vermindert. Door meerdere effectieve oplossingen te identificeren, verkrijgen R&D-teams een verbeterd vertrouwen in de targetvalidatie en een mechanische risicoreductie in een vroeg stadium van de ontdekking.
Strategische Toepassingen in Biofarmaceutische R&D
Vroege ontdekking & targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Maakt het toetsen van therapeutische hypothesen mogelijk door meerdere biomarkercombinaties te onthullen met een gelijkwaardig classificatievermogen.
- Operationele waarde: Ondersteunt biologische risicoreductie door functionele validatie van alternatieve kenmerksubsets die het fenotype met een hoge nauwkeurigheid voorspellen.
- Voorspellende waarde: Verbetert de triage van de portfolio door redundante of complementaire biomarkers te identificeren die het bewijs voor de associatie tussen target en ziekte versterken.
Screening & Assayontwikkeling
- Wetenschappelijke waarde: Bereidt gevalideerde biologische systemen voor door deelverzamelingen van kenmerken te identificeren die de door de gebruiker gedefinieerde prestatiegrenzen overschrijden (bijv. ≥0,7 nauwkeurigheid).
- Operationele waarde: Bevordert de standaardisatie en reproduceerbaarheid van assays door consistente detectie van meerdere hoogpresterende biomarker-tripletten over verschillende datasets.
- Schaalbaarheid: Faciliteert de gereedheid voor screening via GUI-gestuurde export van biomarker-deelverzamelingen voor downstream compound-screeningworkflows.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Translationele Continuïteit: Verbindt de identificatie van biomarkers in de ontdekkingsfase met preklinische validatie door annotatie van gedetecteerde genen en eiwitten via openbare databanken (DAVID, GeneCards, OMIM, UniProt, GPS, STRING) mogelijk te maken.
- Mechanische Risicoreductie: Ondersteunt risico-gecorrigeerde beslissingen over verdere ontwikkeling door fenotype-specifieke biomarkerprestaties onthuld te krijgen, waardoor de contextafhankelijke relevantie van targets wordt benadrukt.
- Predictieve Betrouwbaarheid: Stelt teams in staat om de robuustheid van biomarkers te evalueren over datasets die eenvoudig en moeilijk te onderscheiden zijn, wat bijdraagt aan de selectie van translationele biomarkers.
Integratie van Pipeline & Workflow
De methode kan worden geïntegreerd in vroege discovery-workflows, ter ondersteuning van hypothesetesten en lead-identificatie via kwantitatieve detectie en visualisatie van biomarker-subsets.
- Ontdekkingsbiologie: Ondersteunt hypothesetoetsing door meerdere kenmerk-subsets te detecteren met binaire classificatieprestaties boven een door de gebruiker gedefinieerde drempelwaarde (bijv. 0,7 gebalanceerde nauwkeurigheid).
- Screening: Faciliteert de gereedheid van assays door export van biomarker-subsets en het genereren van 3D-spreidingsdiagrammen van publicatiekwaliteit voor visuele interpretatie van de hoogst gerangschikte kenmerken.
- Analytica: Biedt kwantitatieve prestatiemetingen (nauwkeurigheid, gebalanceerde nauwkeurigheid) en gerangschikte kenmerkoutputs waarmee de effectiviteit van biomarker-subsets over verschillende condities kan worden vergeleken.
- Translationeel onderzoek: Legt de verbinding met preklinische continuïteit via gen- en proteïne-annotatiepipelines met gebruik van gevestigde bio-informaticaresources.
- Enterprise hergebruik: Positioneert de kSolutionVis GUI als een herbruikbaar platform voor biomarker-screening over diverse omics-datasets, waardoor redundante algoritmische ontwikkeling wordt verminderd.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Voorspellende betrouwbaarheid, targetvalidatie via meerdere effectieve oplossingen, vermindering van mechanistische ambiguïteit in biomarkers-ziekte-relaties.
- Operationele waarde: Standaardisatie, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid van biomarkerdetectie via GUI-gestuurde parameterinstelling en resultaatexport.
- Strategische waarde: Betere go/no-go-beslissingen, kapitaalefficiëntie en verminderd biologisch risico in een laat stadium door vroegtijdig biomarkeralternatieven te identificeren.
- Impact op portfolio: Risico-gecorrigeerde prioritering en beslissingen over verdere ontwikkeling op basis van het bestaan van meerdere gelijkwaardig effectieve biomarkeroplossingen.
Overwegingen bij de implementatie
- Vereist expertise in biomarkeranalyse en bekendheid met prestatie-indicatoren zoals gebalanceerde nauwkeurigheid.
- Is afhankelijk van instrumentatie die in staat is om Python-gebaseerde GUI-software uit te voeren en toegang te krijgen tot online annotatiedatabanken.
- Vereist standaardisatie tussen teams over prestatiegrenzen (bijv. 0,7) en het aantal top-gerangeerde kenmerken (bijv. 10) voor consistente screening.
- Omvat overwegingen voor aanpassing bij het toepassen van de methode op verschillende omics-datatype of classificatie-uitdagingen.
- Bevat praktische beperkingen zoals fenotype-specifieke biomarkerprestaties, waarbij de subset-nauwkeurigheid kan variëren tussen datasets die gemakkelijk of moeilijk te onderscheiden zijn.
