論文の概要: Multiclass Disease Predictions Based on Integrated Clinical and Genomics Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07879v1
• Date: Sun, 14 Jun 2020 12:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 09:42:20.971637
• Title: Multiclass Disease Predictions Based on Integrated Clinical and Genomics Datasets
• Title（参考訳）: 統合的臨床・ゲノムデータに基づく多クラス疾患予測
• Authors: Moeez M. Subhani, Ashiq Anjum
• Abstract要約: 我々は臨床データとゲノムデータの両方から情報を利用する予測モデルを構築した。 出力クラス数が75であるマルチクラス分類には,革新的だがシンプルな方法が採用されている。 結果は、他の分類モデルと比較して一貫性があり、有能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.114219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical predictions using clinical data by computational methods are common in bioinformatics. However, clinical predictions using information from genomics datasets as well is not a frequently observed phenomenon in research. Precision medicine research requires information from all available datasets to provide intelligent clinical solutions. In this paper, we have attempted to create a prediction model which uses information from both clinical and genomics datasets. We have demonstrated multiclass disease predictions based on combined clinical and genomics datasets using machine learning methods. We have created an integrated dataset, using a clinical (ClinVar) and a genomics (gene expression) dataset, and trained it using instance-based learner to predict clinical diseases. We have used an innovative but simple way for multiclass classification, where the number of output classes is as high as 75. We have used Principal Component Analysis for feature selection. The classifier predicted diseases with 73\% accuracy on the integrated dataset. The results were consistent and competent when compared with other classification models. The results show that genomics information can be reliably included in datasets for clinical predictions and it can prove to be valuable in clinical diagnostics and precision medicine.
• Abstract（参考訳）: バイオインフォマティクスでは, 臨床データを用いた臨床予測が一般的である。 しかし、ゲノムデータセットからの情報を用いた臨床予測は、研究で頻繁に見られる現象ではない。 精密医療研究は、インテリジェントな臨床ソリューションを提供するために、利用可能なすべてのデータセットの情報を必要とする。 本稿では,臨床データとゲノミクスデータの両方からの情報を用いた予測モデルの構築を試みた。 機械学習を用いて臨床とゲノムの複合データセットに基づく多クラス疾患予測を実証した。 臨床(clinvar)とゲノミクス(gene expression)データセットを用いて統合データセットを作成し,インスタンスベース学習者を用いて臨床疾患を予測する訓練を行った。 出力クラス数が75であるマルチクラス分類には,革新的だがシンプルな方法が採用されている。 特徴選択には主成分分析を用いた。 分類器は、統合データセット上で73\%の精度で疾患を予測した。 結果は他の分類モデルと比較すると一貫性があり有能であった。 その結果,ゲノミクス情報は臨床予測のためのデータセットに確実に含まれ,臨床診断や精密医療に有用であることが判明した。

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