遺伝子発現データを用いた腫瘍分類のための識別法の比較

腫瘍の信頼性が高く正確な分類は、がんの診断および治療の成功に不可欠です。cDNAマイクロアレイおよび高密度オリゴヌクレオチドチップは、がん研究でますます利用されている新しいバイオテクノロジーです。これらは細胞中の数千の遺伝子の発現レベルを同時に監視できるため、マイクロアレイ実験により腫瘍間の分子変異のより完全な理解が得られ、より詳細で情報量の多い分類につながる可能性があります。遺伝子発現データを用いて既知または未発見の腫瘍クラスを成功裏に区別する能力は、この新たながん分類アプローチの重要な側面です。本稿では、遺伝子発現データに基づく腫瘍分類のための異なる識別法の性能を比較します。方法には近傍分類器、線形判別分析、および分類木が含まれます。バギングやブースティングなどの最近の機械学習手法も検討します。これらの識別法は、最近発表された3つのがん遺伝子発現研究のデータセットに適用されます。