論文の概要: Precision Cancer Classification and Biomarker Identification from mRNA Gene Expression via Dimensionality Reduction and Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07260v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 18:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 21:26:45.640091
• Title: Precision Cancer Classification and Biomarker Identification from mRNA Gene Expression via Dimensionality Reduction and Explainable AI
• Title（参考訳）: 次元化と説明可能なAIによるmRNA遺伝子発現からの精密癌分類とバイオマーカー同定
• Authors: Farzana Tabassum, Sabrina Islam, Siana Rizwan, Masrur Sobhan, Tasnim Ahmed, Sabbir Ahmed, Tareque Mohmud Chowdhury,
• Abstract要約: 本研究では,33種類の異なる癌とその対応する遺伝子群を正確に同定するための包括的パイプラインを提案する。 正規化と特徴選択技術を組み合わせて、データセットの次元性を効果的に削減する。 我々はExplainable AIを利用して、同定された癌特異的遺伝子の生物学的意義を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9423257767158634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gene expression analysis is a critical method for cancer classification, enabling precise diagnoses through the identification of unique molecular signatures associated with various tumors. Identifying cancer-specific genes from gene expression values enables a more tailored and personalized treatment approach. However, the high dimensionality of mRNA gene expression data poses challenges for analysis and data extraction. This research presents a comprehensive pipeline designed to accurately identify 33 distinct cancer types and their corresponding gene sets. It incorporates a combination of normalization and feature selection techniques to reduce dataset dimensionality effectively while ensuring high performance. Notably, our pipeline successfully identifies a substantial number of cancer-specific genes using a reduced feature set of just 500, in contrast to using the full dataset comprising 19,238 features. By employing an ensemble approach that combines three top-performing classifiers, a classification accuracy of 96.61% was achieved. Furthermore, we leverage Explainable AI to elucidate the biological significance of the identified cancer-specific genes, employing Differential Gene Expression (DGE) analysis.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子発現解析は、がんの分類において重要な手法であり、様々な腫瘍に関連する特異な分子的シグネチャの同定を通じて、正確な診断を可能にする。 癌特異的遺伝子を遺伝子発現値から同定することで、よりカスタマイズされパーソナライズされた治療アプローチが可能になる。 しかし、mRNA遺伝子発現データの高次元性は、解析とデータ抽出の課題を提起する。 本研究では,33種類の異なる癌とその対応する遺伝子群を正確に同定するための包括的パイプラインを提案する。 正規化と特徴選択技術を組み合わせて、高い性能を確保しながらデータセットの次元性を効果的に削減する。 特に,119,238個の特徴からなる全データセットと対照的に,たった500個の特徴セットを用いて癌特異的遺伝子を同定した。 3つの最高性能の分類器を組み合わせたアンサンブルアプローチを用いることで、96.61%の分類精度が達成された。 さらに,特定癌特異的遺伝子の生物学的意義を解明するためにExplainable AIを活用し,差分遺伝子表現(DGE)解析を適用した。

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