Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biomarker Gene Identification for Breast Cancer Classification

論文の概要: Biomarker Gene Identification for Breast Cancer Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05546v1
Date: Wed, 10 Nov 2021 06:38:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-11 14:57:28.102566
Title: Biomarker Gene Identification for Breast Cancer Classification
Title（参考訳）: 乳癌分類のためのバイオマーカー遺伝子同定
Authors: Sheetal Rajpal, Ankit Rajpal, Manoj Agarwal, Naveen Kumar
Abstract要約: 本研究は,バイオマーカーの同定にサブタイプ分類に用いるディープニューラルネットワークによる解釈予測を用いた。提案したアルゴリズムは、43個の差分表現された遺伝子シグネチャの発見に繋がった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.403531305046943
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: BACKGROUND: Breast cancer has emerged as one of the most prevalent cancers among women leading to a high mortality rate. Due to the heterogeneous nature of breast cancer, there is a need to identify differentially expressed genes associated with breast cancer subtypes for its timely diagnosis and treatment. OBJECTIVE: To identify a small gene set for each of the four breast cancer subtypes that could act as its signature, the paper proposes a novel algorithm for gene signature identification. METHODS: The present work uses interpretable AI methods to investigate the predictions made by the deep neural network employed for subtype classification to identify biomarkers using the TCGA breast cancer RNA Sequence data. RESULTS: The proposed algorithm led to the discovery of a set of 43 differentially expressed gene signatures. We achieved a competitive average 10-fold accuracy of 0.91, using neural network classifier. Further, gene set analysis revealed several relevant pathways, such as GRB7 events in ERBB2 and p53 signaling pathway. Using the Pearson correlation matrix, we noted that the subtype-specific genes are correlated within each subtype. CONCLUSIONS: The proposed technique enables us to find a concise and clinically relevant gene signature set.
Abstract（参考訳）: BACKGROUND: 乳癌は、高い死亡率につながる女性の中で、最も多いがんの1つとして現れています。乳癌の異質な性質のため、タイムリーな診断と治療のために、乳がんサブタイプに関連する異なる発現遺伝子を同定する必要がある。 OBJECTIVE: 署名として機能する4つの乳がんサブタイプのそれぞれに設定された小さな遺伝子を同定するために, 遺伝子同定のための新しいアルゴリズムを提案する。方法: 本研究は解釈可能なAI手法を用いて, サブタイプ分類に使用されるディープニューラルネットワークによる予測を調査し, TCGA乳癌RNA配列データを用いてバイオマーカーを同定する。 RESULTS: 提案アルゴリズムは43個の差分表現された遺伝子シグネチャの発見に繋がった。ニューラルネットワーク分類器を用いて,平均10倍精度0.91を達成した。さらに、遺伝子セット解析により、ERBB2およびp53シグナル伝達経路におけるGRB7イベントのようないくつかの関連経路が明らかになった。 Pearson相関行列を用いて,各サブタイプにサブタイプ特異的な遺伝子が相関していることを示した。結論: 提案手法により, 簡潔かつ臨床的に関連する遺伝子シグネチャセットを探索できる。

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