Benzer şekilde etkili ikili sınıflandırma performansları ile birden fazla biyomarker alt kümeleri seçmek
11 Ekim 2018
Varolan algoritmaları bir biyomarker algılama veri kümesi için bir çözüm oluşturur. Bu iletişim kuralı birden çok benzer şekilde etkin çözümler varlığını gösterir ve Biyomedikal araştırmacılar onların veri kümeleri için önerilen meydan okumak araştırmak için kullanımı kolay bir yazılım sunar. Bilgisayar mühendisleri, algılama algoritmaları onların biyomarker bu özelliği de sağlayabilir.
Bu tedbir, biyomedikal algılama alanında birden fazla çözüm üretme konusunda anahtar soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin en büyük avantajı, biyomedikal araştırmacılara birden fazla özelliğin saptanmasında yardımcı olmak için kullanıcı dostu bir grafik kullanıcı arabirimi sağlamasıdır. Veri Matrisi'ni ve sınıf etiketlerini yazılıma yükleyerek başlayın.
Kullanıcının belirttiği veri ölçümleri dosyasını seçmek için veri matrisini ve ilgili sınıf etiketi dosyasını seçmek için sınıf etiketlerini yükleyin. Üst sıralı özellik sayısındaki sınıf etiketlerini belirlemek için, uygun açılan kutulardaki pozitif ve negatif sınıfların adlarını seçin ve özellik alt kümesinin kapsamlı bir ekranı için üst X açılır kutusundaki en üst sırada yer alan özelliklerin sayısı olarak 10'u seçin. Farklı performanslar için sistem parametrelerini ayarlamak için, seçilen ekstrem öğrenme makinesi sınıflandırıcısının doğruluk dengeli doğruluk düşüşü kutusunu n için performans ölçüm doğruluğunu seçin.
Ardından, performans kesme giriş kutusunda belirtilen performans ölçümü için 0,7 kesme değeri seçin. Ardışık lığı çalıştırmak için çözümle'yi tıklatın ve performans ölçümünün varsayılan değeri olarak 0,7'yi seçin. Ve, en iyi özellik alt kümeleri varsayılan sayısı olarak 10.
Ardından yazılım tarafından algılanan özellikleri toplayın ve yorumlayın. Yazılım tarafından algılanan en iyi sınıflandırma performanslarına sahip alt kümelerin en iyi 10 özelliğinin 3B dağılım çizimini oluşturmak için, üç özelliğin derecelerini F1, F2 ve F3 eksenleri olarak kullanarak, bir özellik alt kümesindeki üç özelliği çözümle ve sıralamaya tıklayın. Performans kesme değerini 0,7 olarak değiştirin ve performans kesme performans ölçüm değerinden daha büyük veya eşit olan özellik alt kümelerinin 3B dağılım çizimini oluşturmak için çözümle'yi tıklatın.
Ardından, 3B dağılım çiziminin görüntüleme açılarının manuel olarak ayarlanması için yeni bir pencere açmak ve algılanan özellik alt kümelerinin artıklığını azaltmak için azaltmak için 3B ayar'ı tıklatın. Hem DNA hem de protein dizilimi düzeylerinde bir genin açıklamasını yapmak için David veritabanı web sayfasını açın ve hazırlanan veri kümesinin ilk biyomarker alt kümesinin özellik kimliklerini girebilmek için gen kimliği dönüştürme bağlantısını tıklayın. Gen listesi bağlantısını tıklatın ve ilgi alan ek açıklamaları almak için gönder listesini tıklatın ve Gen sembolleri listesini elde etmek için Gen listesini gösterin.
Ardından, GeneCards veritabanı web sayfasını açın ve bu genin ek açıklamalarını bulmak için veritabanı sorgu giriş kutusuna ilgi geninin adını girin. Man veritabanında Online Mendelian Inheritance'ı açın ve veritabanından bu genin ek açıklamalarını bulmak için geni arayın. Kodlanmış proteinlere açıklama ek olarak, UniProt bilgi bankası veritabanı sayfasını açın ve bu veritabanından genin ek açıklamalarını arayın.
Grup tabanlı tahmin sistemini veya GPS web sunucusunu açın ve UniProt bilgi bankası veritabanından biyomarker geni tarafından kodlanan protein dizisini alın ve geçiş sonrası modifikasyon kalıntılarını tahmin etmek için çevrimiçi GPS aracını kullanın. Protein-protein etkileşimlerine açıklama yapmak ve orada zenginleştirilmiş fonksiyonel modüller için, string web sunucusu sayfasını açın ve onların düzenlenmiş özelliklerini bulmak için ilgi genleri için asansör aramak için string veritabanını kullanın. Daha fazla analiz için algılanan biyomarker alt kümelerini dışa aktarmak için tabloyu dışa aktar'ı tıklatın ve dosyaları kaydetmek için uygun metin biçimini seçin.
Ardından, görselleştirme çizimlerini tek tek görüntü dosyaları olarak dışa aktarın, her çizimin altına kaydet'i tıklatın ve her dosyayı kaydetmek için uygun resim biçimini seçin. Bu temsili denemede, iki veri kümesi CSV dosyaları olarak biçimlendirilmiş ve gösterildiği gibi yazılıma yüklenmiş. İlk veri setinde, 12, 625 özelliğe ve bireysel sınıf etiketine sahip 128 örnek, 95 negatif örnek ve 33 pozitif örnek içeren son veri Matrisi ile yüklendi.
Benzer işlemler de ikinci zor veri kümesi için yapılmıştır. Özellik adlarında kullanıcıya özgü bir anahtar kelime nin aranması, her veri kümesiiçin özelliklerin bir histogramını gösterir. Her veri kümesi için boru hattı algoritması çalıştırıldıktan sonra, 57 üçüz biyomarker alt küme%100 doğruluk gösteren, kolay ayırt edici veri kümesi için 120 nitelikli biyomarker alt kümeleri algılandı.
Ancak, zor veri kümesi için algılanan sadece 76 biyomarker alt kümeleri. Ve, daha düşük bir biyobelirteçler alt set doğruluğu biyobelirteçler fenotip özgü olduğunu düşündüren ile, biyomarker algılama başka bir önemli sorun. Bu yordamı kullanırken, gelecekteki bir seçim sorununun birden çok çözümü olduğunu unutmamak önemlidir.
En iyi performansı SIM'i okuyun. Bu teknik, geliştirildikten sonra biyomedikal araştırmacıların biyomedikal tespiti birden fazla çözümle keşfetmelerinin önünü açmıştır.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu protokol, biyobelirteç tespit veri kümeleri için birden fazla etkili çözümün varlığını kanıtlamaktadır. Biyomedikal araştırmacılara incelemelerinde yardımcı olmak amacıyla kullanıcı dostu bir yazılım arayüzü sunmaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Biyomedikal tespit
- Biyobelirteç analizi
- Veri analiz yazılımı
Arka Plan
- Mevcut algoritmalar genellikle biyobelirteç tespiti için tek bir çözüm üretir.
- Bu çalışma, çoklu çözümlerin potansiyelini araştırmaktadır.
- Araştırmaları kolaylaştırmak için kullanıcı dostu bir yazılım tanıtılmaktadır.
- Yazılım, birden fazla özellik alt kümesinin tespitine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Çalışmanın Amacı
- Biyobelirteç tespitinde birden fazla etkili çözümün mevcut olduğunu göstermek.
- Araştırmacıların veri setlerini analiz edebilmeleri için bir yazılım aracı sağlamak.
- Biyobelirteç tespit algoritmalarının kullanılabilirliğini artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Veri matrislerinin ve sınıf etiketlerinin yazılıma yüklenmesi.
- Analiz için en yüksek sıralamaya sahip özelliklerin seçilmesi.
- Performans ölçümü için sistem parametrelerinin optimize edilmesi.
- Kullanım kolaylığı için grafiksel bir kullanıcı arayüzünden yararlanılması.
Temel Sonuçlar
- Yazılım, birden fazla özellik alt kümesinin tanımlanmasına olanak tanır.
- Araştırmacılar, sınıf etiketlerini ve en üst sırada yer alan özellikleri belirleyebilirler.
- Performans, çeşitli metrikler kullanılarak ölçülebilir.
- Bu yaklaşım, biyobelirteç tespitinin anlaşılmasını geliştirmektedir.
Sonuçlar
- Biyobelirteç veri setleri için etkili bir şekilde birden fazla çözüm üretilebilir.
- Kullanıcı dostu yazılım, bu çözümlerin keşfedilmesine yardımcı olur.
- Bu yöntem, biyobelirteç tespitinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Önemi
Biyobelirteç tespiti genellikle tek bir optimize edilmiş çözüm sunar ve bu durum, benzer öngörücü performansa sahip alternatif alt kümelerin gözden kaçırılmasına neden olabilir. Bu protokol, birden fazla biyobelirteç alt kümesinin benzer şekilde etkili ikili sınıflandırma sağlayabileceğini ortaya koyarak, daha sağlam hipotez oluşturulmasına imkan tanır ve tekil, potansiyel olarak yanlı belirteçlere olan bağımlılığı azaltır. Birden fazla etkili çözümün belirlenmesi sayesinde, Ar-Ge ekipleri keşif sürecinin erken aşamalarında daha gelişmiş bir hedef doğrulama güveni ve mekanistik risk azaltma imkanı elde ederler.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Eşdeğer sınıflandırma gücüne sahip birden fazla biyobelirteç kombinasyonunu ortaya çıkararak terapötik hipotezlerin sorgulanmasına olanak tanır.
- Operasyonel Değer: Fenotipi yüksek doğrulukla öngören alternatif özellik alt kümelerinin fonksiyonel doğrulaması yoluyla biyolojik risk azaltmayı destekler.
- Öngörücü Değer: Hedef-hastalık ilişkisi kanıtlarını güçlendiren gereksiz veya tamamlayıcı biyobelirteçleri belirleyerek portföy seçimine katkıda bulunur.
Tarama ve Assay Geliştirme
- Bilimsel Değer: Kullanıcı tarafından tanımlanan performans eşik değerlerini (örneğin, ≥0.7 doğruluk) aşan özellik alt kümelerini belirleyerek valide edilmiş biyolojik sistemler hazırlar.
- Operasyonel Değer: Farklı veri setlerinde yüksek performanslı birden fazla biyobelirteç üçlüsünün tutarlı bir şekilde tespit edilmesi yoluyla analiz standardizasyonunu ve tekrarlanabilirliği artırır.
- Ölçeklenebilirlik: Biyobelirteç alt kümelerinin GUI tabanlı dışa aktarımı aracılığıyla sonraki bileşik tarama iş akışları için tarama hazırlığını kolaylaştırır.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Translasyonel Süreklilik: Tespit edilen genlerin ve proteinlerin kamuya açık veri tabanları (DAVID, GeneCards, OMIM, UniProt, GPS, STRING) üzerinden açıklanmasına olanak tanıyarak, keşif aşamasındaki biyobelirteç tanımlamasını preklinik doğrulamaya bağlar.
- Mekanistik Risk Azaltma: Fenotipe özgü biyobelirteç performansını ortaya çıkararak ve bağlama bağlı hedef ilgisini vurgulayarak, riske göre ayarlanmış ilerleme kararlarını destekler.
- Öngörücü Güven: Ekiplerin, biyobelirteç sağlamlığını ayırt edilmesi kolay ve zor veri setleri genelinde değerlendirmesine imkan tanıyarak translasyonel biyobelirteç seçimine ışık tutar.
İşlem Hattı ve İş Akışı Entegrasyonu
Yöntem, kantitatif biyobelirteç alt kümesi tespiti ve görselleştirme yoluyla hipotez testini ve öncü bileşik tanımlamayı destekleyerek erken keşif iş akışlarına entegre olur.
- Keşif Biyolojisi: Kullanıcı tanımlı bir eşiğin (örneğin, 0.7 dengeli doğruluk) üzerinde ikili sınıflandırma performansına sahip çoklu özellik alt kümelerini tespit ederek hipotez testlerini destekler.
- Tarama: Biyobelirteç alt kümelerinin dışa aktarımı ve en üst sıradaki özelliklerin görsel yorumlanması için yayın kalitesinde 3D saçılım grafikleri oluşturulması yoluyla assay hazırlığına olanak tanır.
- Analitik: Farklı koşullar arasında biyobelirteç alt küme etkinliğinin karşılaştırılmasına izin veren nicel performans ölçümleri (doğruluk, dengeli doğruluk) ve sıralanmış özellik çıktıları sağlar.
- Translasyonel Araştırma: Yerleşik biyoinformatik kaynaklarını kullanan gen ve protein anotasyon boru hatları aracılığıyla preklinik süreklilikle bağlantı kurar.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: kSolutionVis GUI'yi, çeşitli omik veri setleri genelinde biyobelirteç taraması için yeniden kullanılabilir bir platform olarak konumlandırarak gereksiz algoritma geliştirme sürecini azaltır.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Öngörü güvenilirliği, birden fazla etkili çözüm aracılığıyla hedef doğrulama, biyobelirteç-hastalık ilişkilerindeki mekanistik belirsizliğin azaltılması.
- Operasyonel Değer: GUI tabanlı parametre ayarları ve sonuç dışa aktarımı yoluyla biyobelirteç tespitinin standardizasyonu, tekrarlanabilirliği ve ölçeklenebilirliği.
- Stratejik Değer: Biyobelirteç alternatiflerinin erken aşamada belirlenmesiyle daha iyi devam/durdurma kararları, sermaye verimliliği ve geç aşama biyolojik risklerin azaltılması.
- Portföy Etkisi: Eşit derecede etkili birden fazla biyobelirteç çözümünün varlığına dayalı, riske göre ayarlanmış önceliklendirme ve ilerleme kararları.
Uygulama Hususları
- Biyobelirteç analizi konusunda uzmanlık ve dengeli doğruluk (balanced accuracy) gibi performans metriklerine aşinalık gerektirir.
- Python tabanlı GUI yazılımlarını çalıştırabilen ve çevrimiçi anotasyon veri tabanlarına erişebilen enstrümantasyona bağlıdır.
- Tutarlı bir tarama için performans eşik değerleri (örneğin 0.7) ve en üst sıradaki özellik sayıları (örneğin 10) konusunda ekipler arası standardizasyon gerektirir.
- Yöntemin farklı omik veri tiplerine veya sınıflandırma zorluklarına uygulanması durumunda adaptasyon değerlendirmeleri içerir.
- Alt küme doğruluğunun, ayırt edilmesi kolay ve zor veri setleri arasında farklılık gösterebileceği fenotip spesifik biyobelirteç performansı gibi pratik sınırlamaları kapsar.
