A weakly supervised clustering method for cancer subgroup identification
Kanser alt gruplarının keşfi için zayıf gözetimli bir kümeleme metodu
- Tez No: 434223
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanser heterojen bir hastalıktır; her bir kanser tipi moleküler, histopatolojik ve klinik olarak farklılıklar gösteren bir çok alt tipi barındırır. Bir kanser tipine ait alt gruplarının belirlenmesi, kişiye özel ve hedefe yönelik tedavi yöntemleri geliştirilebilmesini ve alt tiplerin moleküler karakteristiklerinin anlaşılmasıyla hastalığın mekanizmalarına dair bilgileri açığa çıkarabilmesini mümkün kıldığı için önemlidir. Geleneksel olarak kanser alt gruplarını keşfetmek için genomik veriler üzerinde gözetimsiz kümeleme teknikleri uygulanır ve bu yolla belirlenen gruplar, ancak hasta sağ kalımı gibi kritik bir parametre açısından ilişkililer ise anlamlı olarak değerlendirilirler. Biz bu gözetimsiz öğrenme çerçevesi yerine, WS-RFClust adını verdiğimiz, grupların ayrışmasına klinik parametrenin yön verdiği zayıf gözetimli bir kümeleme tekniği öneriyoruz. Bu yöntemde, rastgele orman sınıflandırıcısı kurulup, ormandaki ağaçların ara dallarında hastaların aynı gruplara düşüp düşmediği bilgisine dayalı olarak bir hasta benzerlik matrisi oluşturulmaktadır. Bu matris daha sonra bir kümeleme algoritmasına girdi olarak verilmekte ve hasta grupları bulunmaktadır. WS-RFClust, yapısı gereği sınıflandırma adımında oluşturulan, özniteliklerin doğrusal olmayan kombinasyonlarından oluşan öznitelik alt uzayını kullanmaktadır. WS-RFClust yöntemini el yazısı rakamlarında kullandığımızda, rakamların yapısal özelliklerini yakaladığını görmekteyiz. WS-RFClust'ın mRNA, protein ve microRNA ifadeleme veri setlerini kullanarak meme kanserini alt tiplerini bulmak için uyguladığımızda genel geçer kullanılan gözetimsiz kümeleme teknikleri ile oluşan kümelemelerden daha iyi çalıştığını göstermekteyiz.
Özet (Çeviri)
Each cancer type is a heteregonous disease consisting of subtypes, which may be distinguished at the molecular, histopathological, and clinical level. Identifying the patient subtypes of a cancer type is critically important as the unique molecular characteristics of a particular patient subgroup reveal distinct disease states and opens up possibilities for targeted therapeutic regimens. Traditionally, unsupervised clustering techniques are applied on the genomic data of the tumor samples and the patient clusters are found to be of interest if they can be associated with a clinical outcome variable such as the survival of patients. In lieu of this unsupervised framework, we propose a weakly supervised clustering framework, WS-RFClust, in which the clustering partitions are guided with the clinical outcome of interest. In WS-RFClust a random forest is trained to classify the patients based on a categorical clinical variable of interest. We use the partitions of patients on the tree ensemble to construct a patient similarity matrix, which is then used as input to a clustering algorithm. WS-RFClust inherently uses the nonlinear subspace of the original features that is learned in the classification step for clustering. In this study, we demonstrate the effectiveness of WS-RFClust on hand-written digit datasets, which captures salient structural similarities of digit pairs. Finally, we employ WS-RFClust to find breast cancer subtypes using mRNA, protein and microRNA expressions as features. Our results on breast cancer subtype identification problem show that WS-RFClust could identify patients more effectively in comparison to the commonly used unsupervised clustering methods.
Benzer Tezler
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
