단백체 스펙트럼 데이터의 분류를 위한 랜덤 포리스트 기반 특성 선택 알고리즘

• 영문명: Feature Selection for Classification of Mass Spectrometric Proteomic Data Using Random Forest
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 온승엽 지승도 한미영
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제22권 제4호, 139~147쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.12.30

국문 초록

본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안 되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다.

영문 초록

This paper proposes a novel method for feature selection for mass spectrometric proteomic data based on Random Forest. The method includes an effective preprocessing step to filter a large amount of redundant features with high correlation and applies a tournament strategy to get an optimal feature subset. Experiments on three public datasets, Ovarian 4-3-02, Ovarian 7-8-02 and Prostate shows that the new method achieves high performance comparing with widely used methods and balanced rate of specificity and sensitivity.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 방 법

4. 실험 결과

5. 결 론

References

키워드

특성 선택 생물정보학 패턴인식 표면 강화한 레이저 탈착과 이온화 시간 의 비행 질량 분석 단백체 스펙트럼 랜덤 포리스트 피어슨 상관 계수 Feature Selection Bioinformatics Pattern Recognition SELDI-TOF Proteome Spectrum Random Forest Pearson Correlation