論文の概要: Unsupervised Feature Selection for Tumor Profiles using Autoencoders and Kernel Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06106v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 21:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:37:47.832356
• Title: Unsupervised Feature Selection for Tumor Profiles using Autoencoders and Kernel Methods
• Title（参考訳）: オートエンコーダとカーネル法による腫瘍プロファイルの教師なし特徴選択
• Authors: Martin Palazzo, Pierre Beauseroy, Patricio Yankilevich
• Abstract要約: 本研究は,腫瘍サンプルの有意義かつ低次元的表現を学習し,腫瘍サブタイプのクラスターを見つけることを目的とする。 The proposed method called Latent Kernel Feature Selection (LKFS) is an unsupervised approach for gene selection in tumor gene expression profiles。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9078991171384014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular data from tumor profiles is high dimensional. Tumor profiles can be characterized by tens of thousands of gene expression features. Due to the size of the gene expression feature set machine learning methods are exposed to noisy variables and complexity. Tumor types present heterogeneity and can be subdivided in tumor subtypes. In many cases tumor data does not include tumor subtype labeling thus unsupervised learning methods are necessary for tumor subtype discovery. This work aims to learn meaningful and low dimensional representations of tumor samples and find tumor subtype clusters while keeping biological signatures without using tumor labels. The proposed method named Latent Kernel Feature Selection (LKFS) is an unsupervised approach for gene selection in tumor gene expression profiles. By using Autoencoders a low dimensional and denoised latent space is learned as a target representation to guide a Multiple Kernel Learning model that selects a subset of genes. By using the selected genes a clustering method is used to group samples. In order to evaluate the performance of the proposed unsupervised feature selection method the obtained features and clusters are analyzed by clinical significance. The proposed method has been applied on three tumor datasets which are Brain, Renal and Lung, each one composed by two tumor subtypes. When compared with benchmark unsupervised feature selection methods the results obtained by the proposed method reveal lower redundancy in the selected features and a better clustering performance.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍プロファイルからの分子データは高次元である。 腫瘍のプロファイルは数万の遺伝子発現の特徴によって特徴づけられる。 遺伝子発現機能セットのサイズのため、機械学習手法はノイズの多い変数や複雑さにさらされる。 腫瘍タイプは異種であり、腫瘍サブタイプに分類できる。 多くの場合、腫瘍データは腫瘍サブタイプラベリングを含まないため、腫瘍サブタイプ発見には教師なし学習法が必要である。 本研究の目的は,腫瘍サンプルの有意義かつ低次元表現を学習し,腫瘍ラベルを用いずに,生体信号を維持しながら腫瘍サブタイプのクラスターを探索することである。 提案手法であるlatent kernel feature selection(lkfs)は、腫瘍遺伝子発現プロファイルにおける遺伝子選択の教師なしアプローチである。 オートエンコーダを用いることで、低次元かつ離散化された潜在空間を目標表現として学習し、遺伝子のサブセットを選択する多重カーネル学習モデルを導出する。 選択された遺伝子を用いてサンプルをグループ化する。 提案手法の有効性を評価するために, 得られた特徴量とクラスタを臨床的意義から分析した。 提案手法は脳,腎,肺の3つの腫瘍データセットに適用され,それぞれ2つの腫瘍サブタイプからなる。 教師なし特徴選択法と比較すると,提案手法により得られた結果から,選択した特徴の冗長性が低下し,クラスタリング性能が向上することがわかった。

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