Seleção de atributos com um ensemble homogêneo a partir de dados de microarranjo para identificação de biomarcadores de câncer de mama

In precision medicine, the identification of biomarkers could help speed the diagnosis and tailor the treatment to each patient increasing the quality of health care. Omics data, such as microarray, generates high-dimensional data that has enabled the analysis of genes expression profiles to extract candidate biomarkers. However, high-dimensional data requires advanced computational methods for data analysis. In this work, we proposed a homogeneous ensemble feature selection (EFS) strategy to identify candidate biomarkers for breast cancer from multiple microarray datasets. We applied the state-of-the-art random effect model from meta-analysis as a comparison method. We also compared five feature selection (FS) methods as base selectors and four classification algorithms. Our results showed that FS method variance is the most stable among other FS methods. We showed that stability is higher within datasets than across datasets, indicating high sample heterogeneity among studies. The top 20 genes selected by variance showed the best trade-off between the number of selected genes and performance. Our approach outperform meta-analysis in four out of six independent microarray studies evaluated. Support Vector Machine classifier presented, in general, the best mean F1-Scores and K-Nearest Neighbors classifier the best mean Recall values. We conclude that homogeneous EFS is a promising methodology for candidate biomarkers identification, demonstrating stability and predictive performance as good as the reference statistical method.Na medicina de precisão, a identificação de biomarcadores pode ajudar a agilizar o diagnóstico e adequar o tratamento a cada paciente, aumentando a qualidade da assistência à saúde. Dados ômicos, como os de microarranjo, geram dados de alta dimensionalidade que permitem a análise de perfis de expressão gênica para extrair cadidatos a biomarcadores. No entanto, dados de alta dimensionalidade requerem métodos computacionais avançados para análise de dados. Neste trabalho, propusemos uma estratégia de seleção de atributos com um ensemble (EFS) homogêneo para identificar candidatos a biomarcadores para câncer de mama a partir de múltiplos dados de microarranjo. Aplicamos o método de meta-análise random effect model como método de comparação. Também comparamos cinco métodos de seleção de atributos (FS) como seletores base e quatro algoritmos de classificação. Nossos resultados mostraram que o método de FS variância é o mais estável entre os outros métodos de FS. Mostramos que a estabilidade é maior dentro dos conjuntos de dados do que entre os conjuntos de dados, indicando alta heterogeneidade entre os estudos. Os 20 genes mais informativos selecionados por variância apresentaram a melhor troca entre o número de genes selecionados e o desempenho. Nossa abordagem superou a meta-análise em quatro dos seis estudos independentes de microarranjo avaliados. O classificador Support Vector Machine apresentou, em geral, os melhores valores médios de F1-Score e o classificador K-Nearest Neighbors os melhores valores médios de recall. Concluímos que o EFS homogêneo apresentado é uma metodologia promissora para a identificação de candidatos a biomarcadores, demonstrando estabilidade e desempenho preditivo tão bom quanto o método estatístico de referência

Aplicaciones móviles conteniendo la interacción médico-paciente para un estilo de vida saludable: una revisión sistemática

Made available in DSpace on 2017-05-29T19:29:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 12.pdf: 258903 bytes, checksum: c5bb69f14e6384c3f50923920fec407f (MD5) Previous issue date: 2017Universidade de Passo Fundo. Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada. Passo Fundo, RS, Brasil.Universidade de Passo Fundo. Passo Fundo, RS, Brasil.Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, RS, Brasil.Universidade de Passo Fundo. Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada. Passo Fundo, RS, Brasil.Universidade de Passo Fundo. Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada. Passo Fundo, RS, Brasil.A medicina do estilo de vida tem como meta principal ajudar os indivíduos na prevenção e no tratamento de doenças que restringem um modo de vida saudável. Para auxiliar esse processo, muitas soluções digitais estão sendo pesquisadas e desenvolvidas. O objetivo do trabalho em que se baseia este artigo é identificar quais são as aplicações móveis com interação médico-paciente que visam contribuir para um estilo de vida saudável. Para isso, realizamos uma revisão sistemática de literatura nas bases de dados eletrônicas Science Direct, IEEE, Springer e ACM durante o mês de maio de 2015. Foram incluídos estudos que descrevem o uso de tecnologias móveis e que possuem mecanismo de intervenção entre paciente e profissional, com vistas a contribuir efetivamente para um estilo de vida saudável. Dos artigos encontrados, 541 no total, cinco atenderam aos critérios de elegibilidade e foram analisados nesse estudo de revisão.Lifestyle medicine has as main goal to help individuals to prevent and treat diseases that restrict a healthy life. To assist this process, many digital solutions are being researched and developed. The objective of the study on which this article bases is to identify which mobile technology applications providing doctor-patient interaction aim to contribute to the improvement of healthy lifestyle. Thus, we performed a systematic review of literature in electronic databases Science Direct, IEEE, Springer and ACM, in May 2015. We included studies that describe the use of mobile technologies and have intervention mechanism between patient and professional, in order to effectively contribute to a healthy lifestyle. Five from 541 articles found satisfy the eligibility criteria and were analyzed in the review.La medicina del estilo de vida tiene como principal objetivo ayudar a las personas la prevención y tratamiento de enfermedades que restringen una vida saludable. Para ayudaren en este proceso, muchas soluciones digitales están siendo investigadas y desarrolladas. El objetivo del estudio en lo cual este artículo es basado es identificar cuales aplicaciones de tecnología móvil conteniendo la interacción médico-paciente pretenden contribuir para la mejora del estilo de vida saludable. Para tanto, hemos realizado una revisión sistemática de la literatura en bases de datos electrónicas Science Direct, IEEE, ACM y Springer, en mayo de 2015. Fueron incluidos los estudios que describen el uso de las tecnologías móviles y tienen mecanismo de intervención entre el paciente y el profesional, con el fin de contribuir de manera eficaz a un estilo de vida saludable. De los 541 artículos encontrados, cinco satisficieron los criterios de elegibilidad y fueron analizadosen la revisión