Fugu-MT 論文翻訳(概要): DNA Methylation Data to Predict Suicidal and Non-Suicidal Deaths: A Machine Learning Approach

論文の概要: DNA Methylation Data to Predict Suicidal and Non-Suicidal Deaths: A Machine Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01819v1
Date: Sat, 4 Apr 2020 00:34:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 22:53:02.629352
Title: DNA Methylation Data to Predict Suicidal and Non-Suicidal Deaths: A Machine Learning Approach
Title（参考訳）: DNAメチル化データによる自殺・非自殺の予測:機械学習によるアプローチ
Authors: Rifat Zahan, Ian McQuillan and Nathaniel D. Osgood
Abstract要約: 本研究の目的は,最新の機械学習アルゴリズムを用いてDNAメチル化データから自殺死・非自殺死を予測することである。サポートベクターマシンを用いて,メチル化DNAプローブ強度の正規化値からなる既存の二次データを分類した。クロスバリデーションを用いたにもかかわらず、BA11データに対する自殺死の予測は名目上完全なものであり、モデルの過度な適合の可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The objective of this study is to predict suicidal and non-suicidal deaths from DNA methylation data using a modern machine learning algorithm. We used support vector machines to classify existing secondary data consisting of normalized values of methylated DNA probe intensities from tissues of two cortical brain regions to distinguish suicide cases from control cases. Before classification, we employed Principal component analysis (PCA) and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) to reduce the dimension of the data. In comparison to PCA, the modern data visualization method t-SNE performs better in dimensionality reduction. t-SNE accounts for the possible non-linear patterns in low-dimensional data. We applied four-fold cross-validation in which the resulting output from t-SNE was used as training data for the Support Vector Machine (SVM). Despite the use of cross-validation, the nominally perfect prediction of suicidal deaths for BA11 data suggests possible over-fitting of the model. The study also may have suffered from 'spectrum bias' since the individuals were only studied from two extreme scenarios. This research constitutes a baseline study for classifying suicidal and non-suicidal deaths from DNA methylation data. Future studies with larger sample size, while possibly incorporating methylation data from living individuals, may reduce the bias and improve the accuracy of the results.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,最新の機械学習アルゴリズムを用いてDNAメチル化データから自殺・非自殺死を予測することである。サポートベクターマシンを用いて,2つの皮質脳領域の組織からメチル化DNAプローブ強度の正規化値からなる既存の二次データを分類し,自殺事例と制御事例を区別した。分類に先立ち, 主成分分析 (PCA) と t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) を用い, データの寸法を小さくした。 PCAと比較して、現代のデータ可視化手法t-SNEは次元の低減に優れる。 t-SNEは低次元データにおける非線形パターンの可能性を説明できる。サポートベクターマシン(svm)のトレーニングデータとしてt-sneから出力される4次元クロスバリデーションを適用した。クロスバリデーションを用いたにもかかわらず、BA11データに対する自殺死の予測は名目上完全なものであり、モデルの過剰適合の可能性を示している。この研究は、2つの極端なシナリオからのみ研究されたため、「スペクトルバイアス」に悩まされた可能性がある。本研究はDNAメチル化データから自殺死・非自殺死を分類するための基礎研究である。将来、サンプルサイズが大きくなると、生体からのメチル化データが組み込まれ、バイアスが減少し、結果の正確性が向上する可能性がある。

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