論文の概要: Evaluation of network-guided random forest for disease gene discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01323v1
- Date: Wed, 2 Aug 2023 09:34:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 16:28:58.451428
- Title: Evaluation of network-guided random forest for disease gene discovery
- Title（参考訳）: 病気遺伝子発見のためのネットワーク誘導ランダム森林の評価
- Authors: Jianchang Hu, Silke Szymczak
- Abstract要約: 遺伝子ネットワーク情報は病原体や経路同定に有用であると考えられている。
本稿では,ネットワーク情報をサンプリング確率予測変数に要約したネットワーク誘導RFの性能について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gene network information is believed to be beneficial for disease module and
pathway identification, but has not been explicitly utilized in the standard
random forest (RF) algorithm for gene expression data analysis. We investigate
the performance of a network-guided RF where the network information is
summarized into a sampling probability of predictor variables which is further
used in the construction of the RF. Our results suggest that network-guided RF
does not provide better disease prediction than the standard RF. In terms of
disease gene discovery, if disease genes form module(s), network-guided RF
identifies them more accurately. In addition, when disease status is
independent from genes in the given network, spurious gene selection results
can occur when using network information, especially on hub genes. Our
empirical analysis on two balanced microarray and RNA-Seq breast cancer
datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA) for classification of progesterone
receptor (PR) status also demonstrates that network-guided RF can identify
genes from PGR-related pathways, which leads to a better connected module of
identified genes.
- Abstract（参考訳）: 遺伝子ネットワーク情報は病気モジュールや経路同定に有用であると考えられているが、遺伝子発現データ解析の標準ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムでは明確に利用されていない。
本研究では、ネットワーク情報を要約したネットワーク誘導型RFの性能を予測変数のサンプリング確率として検討し、RFの構築にさらに活用する。
以上の結果から,ネットワーク誘導RFは標準RFよりも疾患予測に優れていないことが示唆された。
疾患遺伝子発見の観点では、病気遺伝子がモジュールを形成する場合、ネットワーク誘導RFはそれらをより正確に識別する。
また、病状が所定のネットワーク内の遺伝子から独立している場合、ネットワーク情報、特にハブ遺伝子を用いて、急激な遺伝子選択結果が生じる可能性がある。
The Cancer Genome Atlas (TCGA) の2つのバランスしたマイクロアレイとRNA-Seq乳がんデータセットを用いた実証分析により、プロゲステロン受容体 (PR) の分類が可能であり、ネットワーク誘導RFがPGR関連経路から遺伝子を同定できることが示され、同定された遺伝子のより優れた連結モジュールが得られた。
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