Robin Hallett, seorang mahasiswa pascasarjana bekerja di bawah pengawasan Dr John Hassel, dan anggota lain dari tim peneliti dari McMaster University, Ontario, Kanada, mengembangkan algoritma dan menggunakannya untuk mengidentifikasi tanda tangan 20 gen, yang dilakukan baik pada pasien 151 validasi dataset.
Hallett berkata, "Sampai sekarang, membangun tanda tangan seperti itu, dibutuhkan berbagai clustering dan algoritma klasifikasi, yang pada gilirannya memerlukan software khusus dan pelatihan bioinformatika penting, kami menyelesaikan semua langkah dari algoritma kami menggunakan Microsoft Excel 2007.. Perangkat lunak ini secara luas, jika tidak universal, dapat diakses oleh masyarakat penelitian biologi, menunjukkan bahwa penerapan teknik ini tidak akan terhambat oleh kurangnya perangkat lunak atau pelatihan. "
Para peneliti menggunakan data dari kelompok dari 144 pasien untuk melatih algoritma untuk mengidentifikasi tingkat ekspresi gen yang berkorelasi dengan kemampuan bertahan hidup pasien. 10 gen yang paling tinggi peringkat prediksi prognosis miskin dan orang-10 gen yang paling sangat prediktif tentang prognosis baik mendirikan sebuah ekspresi gen 20-prediktor berbasis, yang ditemukan untuk melakukan serta dua model lain dalam grup validasi.
Menurut Hassel, "Algoritma kami memproduksi model prediksi dengan akurasi yang sebanding dengan teknik seleksi fitur lain sambil memiliki aksesibilitas umumnya lebih baik dan useability bagi para ilmuwan penelitian biologi. Kami telah mulai menggunakan algoritma kami untuk menghasilkan ekspresi gen model prediksi berbasis sensitivitas sel kanker payudara umum digunakan terapi anti-kanker. "
0 komentar:
Posting Komentar
Sahabat yang budiman jangan lupa Setelah membaca untuk memberikan komentar.Jika Sobat Suka Akan Artikelnya Mohon Like Google +1 nya.
Komentar yang berbau sara,fornografi,menghina salah satu kelompok,suku dan agama serta yang bersifat SPAM dan LINK karena akan kami hapus.Terima Kasih Atas Pengertiannya