Extracto
A través del Genoma Wide Association Studies (GWAS) muchos polimorfismo de nucleótido único (SNP) las relaciones de enfermedades -complex pueden investigarse. La salida de GWAS puede ser alta en cantidad y de alta dimensional, también las relaciones entre los SNPs, fenotipos y enfermedades son más propensos a ser no lineal. Con el fin de manejar los datos dimensionales de alto volumen alto y ser capaz de encontrar las relaciones no lineales que hemos utilizado métodos de minería de datos y un modelo de selección de características híbridas de máquinas de vectores soporte y el árbol de decisión ha sido diseñado. El modelo diseñado se prueba en los datos cáncer de próstata y por primera vez la información genotipo y fenotipo combinado se utiliza para aumentar el rendimiento diagnóstico. Hemos sido capaces de seleccionar las características fenotípicas como el índice de la etnia y la masa corporal y los SNPs mapa para genes específicos, tales como
CRR9
,
de TERT. Los resultados del rendimiento del modelo híbrido propuesto, en el conjunto de datos de cáncer de próstata, con 90,92% de sensibilidad y 0.91 del área bajo la curva ROC, muestra el potencial del método para la predicción y la detección precoz del cáncer de próstata.
Visto : Yücebaş SC, Aydın Hijo y (2014) un modelo de cáncer de próstata Construir por un híbrido de características Novel SVM-ID3 Método de selección Uso simultáneo de Genotipado y el fenotipo de datos de dbGaP. PLoS ONE 9 (3): e91404. doi: 10.1371 /journal.pone.0091404
Editor: Georgios Gakis, Universidad Eberhard-Karls, Alemania