Robuste Merkmalsselektion von Microarray-Expressionsdaten : Anwendung auf aggregierte Tumordaten

ISBN-13: 9783639123371 / Niemiecki / Miękka / 2009 / 136 str.

Christian Schillinger

Opis

Die Bestimmung differentiell exprimierter Genezwischen zwei phänotypischen Ausprägungen einesMerkmals führt in vielen Untersuchungen zurKonstruktion eines Klassifikators, mit welchem fürdie durchgeführten Experimente optimal dieKlassenzugehörigkeit bestimmt werden kann. Dennochzeigen Vergleiche zwischen den Klassifikatorenunterschiedlicher Studien, die dieselben Datensätzeverwenden, kaum Übereinstimmungen. Dies wirft dieFrage auf, welche der selektierten Gene einebiologische Relevanz haben und wie robustMerkmalsselktionsalgorithmen tatsächlich sind? Dierobuste Merkmalsselektion kombiniert die Signale derbiologisch relevanten Gene in verschiedenenDatensätzen und liefert somit vielversprechendeHinweise auf die genetische Grundlage desuntersuchten Phänotyps. Durch Anwendung desVerfahrens auf Karzinomdatensätze, die sich imMerkmal der Metastasenausbildung unterscheiden,konnten bisher unbekannte Zusammenhänge zwischenGenexpressionsmustern und der Metastasenbildungaufgedeckt werden.

O autorze

Diplom-Bioinformatiker Christian Schillinger hat an der
Universität Tübingen sein Studium absolviert und verdingte sich
anschließend als Wissenschaftler am Leibniz-Institut für
molekulare Pharmakologie in Berlin.